写过UI自动化测试脚本的朋友，相信都会遇到过，比如前端页面元素改了，又需要去改自己写的脚本，而且只能针对某个web页面的定制化设计，换个web项目就不灵了。
我就在考虑，为什么UI自动化框架就不能通用在不同的系统呢？然后针对这个，设计了现在的UI自动化测试框架，实现了简单的通用，每次只需要维护好用例就行了，维护成本降低。
大家都知道，基于selenium函数，对页面元素的操作，很多都是点击、输入参数、处理iframe、处理alert、下拉框动作这几类，然后语法基本是固定的。
那是不是可以针对这个情况，对操作类型进行一个封装，不管你要做什么操作，经过判断调用对应的方法就好了。
使用文档在testcase中

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已知Q是一个非空队列，S是一个空栈。
仅用队列和栈的ADT函数和少量工作变量，编写一个算法，将队列Q中的所有元素逆置

Algorithm_Note:bookmark_tabs:目录:white_medium_star:Leetcode刷题笔记已解决译文列表：ID译文语言题解链接1个两数之和C++7整体反转Java9回文数Java13罗马数字转数字Java14最高公共预算Java20有效的括号Java21合并两个有序链表Java26删除排序中的重复项Java27可拆卸元素Java35搜索插入位置Java38报数Java50战俘（x，n）Python38报数Java53最大子序和Java54顺时针打印矩阵Python58最后一个单词的长度Java66加一Java67二进制求和Java69x的平方根Java70爬楼梯Java79单词搜索Python83删除排序链表中的重复元素Java88合并两个有序时序Java100相同的树Java101对称二叉树Java102二叉树的层次遍历Python105根据前序和中序重建二叉

C#，读做"Csharp"，中文译音暂时没有，非专业人士一般读"C井"，专业人士一般读"Csharp"。
　　C#是一种安全的、稳定的、简单的、优雅的，由C和C++衍生出来的面向对象的编程语言。
它在继承C和C++强大功能的同时去掉了一些它们的复杂特性（例如没有宏和模版，不允许多重继承）。
C#综合了VB简单的可视化操作和C++的高运行效率，以其强大的操作能力、优雅的语法风格、创新的语言特性和便捷的面向组件编程的支持成为.NET开发的首选语言。
C#并且C#成为ECMA与ISO标准规范。
C#看似基于C++写成，但又融入其它语言如Pascal、Java、VB等。
　　微软c#语言定义主要是从C和C++继承而来的,而且语言中的许多元素也反映了这一点.C#在设计者从C++继承的可选选项方面比Java要广泛一些(比如说struts),它还增加了自己新的特点(比方说源代码版本定义).但它还太不成熟,不可能挤垮Java.C#还需要进化成一种开发者能够接受和采用的语言.而微软当前为它的这种新语言大造声势也是值得注意的.目前大家的反应是:"这是对Java的反击."　　C#更像Java一些,虽然微软在这个问题上保持沉默.这也是意料中的事情,我觉得,因为Java近来很成功而使用Java的公司都报告说它们在生产效率上比C++获得了提高.　　Java所带来的巨大影响和大家对它的广泛接受已经由工作于这种语言和平台之上的程序员数量明显的说明了(估计世界范围内共有两百五十万程序员使用Java).由这种语言写成的应用程序的数量是令人惊讶的并已经渗透了每一个级别的计算,包括无线计算和移动电话(比如日本发明的Java电话).C#能够在用户领域获得这样的礼遇吗?我们必须等待并观望,就像已经由SSI公司的CEO和主席KalpathiS.Suresh指出来的那样,"我发现所有这些都是渐进的.如果C#不存在,我们总能回到Java或C和C++.这些都不完全是新技术;它们在更大的意义上来说只是大公司制造的市场噱头.我们必须给他们时间安顿下来看看这些是不是真的对IT工业有什么影响."

BootStrap是基于HTML、CSS和JavaScript的框架，使你只需要写简单的代码就可以很快的搭建一个还不错的前端框架，他是后端程序员的福音，使他们只需要专注业务逻辑，而无须浪费太多的精力在界面设计上。
它可以开发全响应式网页——不论你使用手机、平板电脑、普通个人电脑浏览网站内容，所有的元素都可以很优雅的呈现。
所以，可以用他来开发适合各种设备浏览的页面，避免了大量的因为兼容性而导致的重复劳动。
它的最新版本是4.0，国内目前用的较多的是3.x,我们的教程也基于BootStrap3.x版本，也是目前最受欢迎的前端框架之一。
你可以使用默认的BootStrap样式和组件，你也可以对其进行二次开发，当然你也可以基于BootStrap环境使用自己写的组件。

采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究。
选取产自新疆（和田、于田、且末）、青海（格尔木）、俄罗斯（贝加尔湖）的146个白色软玉样品作为样品集，从样品集中随机抽取111个样品作为校正集，用于建立PLS-DA识别模型，剩余35个样品作为验证集，用于检验PLS-DA识别模型的预测效果。
采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析，选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素，并选取589.995，766.490，396.152，670.793，313.042，257.610，407.771，389.138，455.403，437.493，401.239nm处的谱线作为目标元素的分析谱线，选取Si元素作为内标元素，以其在288.158nm处的谱线作为内标元素分析谱线，分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx，由Rx组成自变量矩阵，用于模型的建立与预测。
实验结果表明，采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型，其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9

计算机视觉摄像机定标，点的投影和三维重建，能够完成投影矩阵、内外方位元素计算，具体使用说明在资源内部

使用光线追踪法生成一个立方体，修改smallpt代码，生成新的元素

目录摘要 IAbstract II第一章　前言 1第二章　移动AdHoc网络及路由协议 22.1　AdHoc网络概述 22.2　AdHoc网络的历史 22.3　AdHoc网络的节点特点 22.4　AdHoc网络的自身特点 22.5　AdHoc网络的组织结构特点 32.6　AdHoc网络的应用 32.7AdHoc网络路由协议特点及要求 32.8　AdHoc网络路由协议的分类 42.9　AdHoc网络路由协议的性能评价标准 5第三章　AODV协议及其改进方案 63.1　AODV协议概述 63.2　AODV工作流程概述 63.3　AODV报文格式 73.4　AODV源码详析 83.5　AODV协议性能分析 103.6　改进方案设计 11第四章　NS2与网络模拟 154.1　NS2的简介 154.2　NS2的软件构成 154.3　NS2的功能模块 164.4　NS2现有的仿真元素 164.5　NS2的安装 174.6　NS2模拟无线数据发送的流程 18第五章　网络模拟仿真及结果分析 235.1　模拟及验证方式简介 235.2　TCL脚本的编写与注释 235.3　gawk程序脚本的编写与注释 265.4　模拟仿真场景设计 295.5　网络模拟动画演示效果 315.6性能对比与分析 32第六章　结束语 37参考文献 38致谢 4

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。