图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进

微信小程序UI自动化实践详细源码minium提供一个基于unittest封装好的测试框架，MiniTest是minium中承继自unittest.TestCase的测试基类,你可以在testcase中使用框架实例化好的Minium/App/Native实例，也可以使用unittest中的各种断言函数，并做了以下改动：1、加载读取测试配置2、在合适的时机初始化minium.Minium、minium.App和minium.Native3、根据配置打开IDE，拉起小程序项目或自动打开真机调试4、拦截assert调用，记录检验结果5、记录运行时数据和截图，用于测试报告生成

以太坊智能合约安全漏洞分类及测试用例集，包含了37种以太坊solidity代码漏洞。
SWC以太坊智能合约漏洞库清单如下：SWC-100：未声明函数可见性SWC-101：整数溢出SWC-102：使用过时的编译器SWC-103：未锁定的pragma声明SWC-104：未检查的调用范围值SWC-105：无保护的以太币提款SWC-106：无保护的SELFDESTRUCT指令SWC-107：重入漏洞SWC-108：未声明状态变量可见性SWC-109：未初始化的存储指针SWC-110：触发assert断言SWC-111：使用过时的solidity函数SWC-112：委托调用非可信合约SWC-113：失败调用引发的DoS攻击SWC-114：买卖顺序依赖SWC-115：利用tx.origin授权SWC-116：使用区块值作为时间计量SWC-117：签名的非唯一性SWC-118：错误的构造函数名SWC-119：影子状态变量SWC-120：基于链属性的弱随机性SWC-121：未保护签名重放攻击SWC-122：缺乏适当的签名验证。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。