【软件测试报告】是软件开发过程中至关重要的一环，它详细记录了软件测试的全过程，包括测试的目的、范围、方法、结果以及对软件质量的评估。
报告的编写通常遵循一定的规范和标准，例如GJB（国家军用标准）。
在一份典型的软件测试报告中，首先会明确【范围】，包括被测试的软件产品及其版本信息。
例如，报告可能涉及到多个软件组件，如“软件1XXX”、“软件2XXX”和“软件3XXX”，并提供它们的功能概述。
此外，报告还会提及这些软件的关键等级，如“CSCI关键等级X级”，这表明软件的重要性以及对安全性、可靠性的要求。
【系统概述】部分会详细介绍软件所处的系统背景，包括其在产品结构中的位置、主要功能以及与上层产品的关系。
例如，“XXX产品是XXX上一层次产品名称的配套产品，主要完成XXX功能”。
同时，也会列出软件的开发、测试、质量保证和配置管理等责任单位。
【文档概述】部分会引用相关的技术文档，如“软件研制任务书”、“测试计划”、“测试说明”和“测试问题报告”，这些都是测试活动的依据。
测试报告的使用者需要注意保密要求。
【引用文档】列出所有参考的正式文档，确保所有测试活动都有据可依，增强了报告的权威性和完整性。
【测试结果概述】是报告的核心，包括对被测软件的评估。
它详细阐述了测试过程，从需求分析、测试设计、实施到测试总结。
测试执行部分会详细记录每一轮测试的时间、地点、使用的测试用例数量，以及测试问题的处理情况。
此外，还会有对软件质量的量化评价，如缺陷密度（D/KLOC），用于衡量软件的稳定性和可靠性。
【测试环境的影响】部分则讨论了测试环境对测试结果的影响，如硬件平台、测试地点，以及测试环境的配置等，这些因素都可能影响到软件的实际表现和测试的有效性。
软件测试报告是验证软件质量的重要文档，它通过详尽的测试流程记录和结果分析，确保软件产品满足预定的功能和性能要求，为软件的后续改进和维护提供决策支持。
对于软件开发团队来说，编写和理解高质量的测试报告是保证软件工程质量和进度的关键步骤。

"从零开始MySQLPDF资源"在这篇文章中，我们将探索MySQL数据库的底层原理和各种实践案例。
让我们来了解Java工程师眼中的数据库是什么样的。
通常情况下，Java工程师在做Java系统时，会连接到一个MySQL数据库，执行各种增删改查的语句。
但是，很多Java工程师对MySQL的了解和掌握程度，停留在这么一个阶段：对MySQL可以建库建表建索引，然后就是执行增删改查去更新和查询里的数据！实际上，在使用MySQL的过程中，大家总会遇到一些问题，比如死锁异常、SQL性能太差、异常报错等等。
很多Java工程师在遇到MySQL数据库的一些问题时，一般都会上网搜索博客，然后自己尝试捣鼓着解决一下，最后解决了问题，但自己可能也没搞明白里面的原理。
因此，我们就是要带着大家去探索MySQL底层原理的方方面面，以及探索在解决MySQL各种实战问题的时候，如何基于MySQL底层原理去进行分析、排查和定位。
让我们来了解MySQL驱动到底是什么东西。
大家都知道，我们如果要在Java系统中去访问一个MySQL数据库，必须得在系统的依赖中加入一个MySQL驱动，有了这个MySQL驱动才能跟MySQL数据库建立连接，然后执行各种各样的SQL语句。
那么这个MySQL驱动到底是个什么东西？我们可以看下面的Maven配置，这段Maven配置中就引入了一个MySQL驱动。
这里的mysql-connector-java就是面向Java语言的MySQL驱动。
大家都知道，如果我们要访问数据库，必须得跟数据库建立一个网络连接，那么这个连接由谁来建立呢？其实答案就是这个MySQL驱动，他会在底层跟数据库建立网络连接，有网络连接，接着才能去发送请求给数据库服务器！然后，当我们跟数据库之间有了网络连接之后，我们的Java代码才能基于这个连接去执行各种各样的增删改查SQL语句。
所以对于Java语言开发的系统，MySQL会提供Java版本的MySQL驱动，对于PHP、Perl、.NET、Python、Ruby等各种常见的编程语言，MySQL都会提供对应语言的MySQL驱动，让各种语言编写的系统通过MySQL驱动去访问数据库。
下面，让我们来思考一个问题，一个Java系统难道只会跟数据库建立一个连接吗？这个肯定是不行的，因为我们要明白一个道理，假设我们用Java开发了一个Web系统，是部署在Tomcat中的，那么Tomcat本身肯定是有多个线程来并发的处理同时接收到的多个请求的，我们可以看下图。
这个时候，如果Tomcat中的多个线程并发处理多个请求的时候，都要去抢夺一个连接去访问数据库的话，那效率肯定是很低下的。
那么如果Tomcat中的每个线程在每次访问数据库的时候，都基于MySQL驱动去创建一个数据库连接，然后执行SQL语句，然后执行完之后再销毁这个数据库连接，这样行不行呢？可能Tomcat中上百个线程会并发的频繁创建数据库连接，执行SQL语句，然后频繁的销毁数据库连接。
上述这个过程反复循环执行，大家觉得可行吗？这也是非常不好的，因为每次建立一个数据库连接都很耗时，好不容易建立好了连接，执行完了SQL语句，你还把数据库连接给销毁了，下一次再重新建立数据库连接，那肯定是效率很低下的！因此，一般我们必须要使用一个数据库连接池，也就是说在一个池子里维持多个数据库连接，让多个线程使用池子里的不同的数据库连接去执行SQL语句，然后执行完SQL语句之后，不要销毁这个数据库连接，而是把连接放回池子里，后续还可以继续使用。
基于这样的一个数据库连接池的机制，就可以解决多个线程并发的使用多个数据库连接去执行SQL语句的问题，而且还避免了数据库连接使用完之后就销毁的问题，我们可以看下图的说明。
常见的数据库连接池有DBCP、C3P0、Druid等等，大家如果有兴趣的话，可以去搜索一下数据库连接池的使用例子和代码，甚或探索一下数据库连接池的底层原理，但这个不是我们专栏的重点，我们就不会拓展了。
毕竟我们专栏主要还是会专注讲解MySQL数据库本身的内容，只不过在开头的时候，需要大家对Java系统与数据库的交互方式有一个了解。
其实不光是Java系统，如果你是一个Python、Ruby、.NET、PHP的程序员，MySQL都会提供对应语言的MySQL驱动，让各种语言编写的系统通过MySQL驱动去访问数据库。

Sikuli-Script，可以结合selenium使用，操作浏览器的插件栏地址栏之类的HTML结构之外的区域。
本jar包是2021年1月的最新版本。
后续应该有更新的。

CesiumJSWeb端数据可视化---Cesium中文教程，欢迎交流学习！后续会根据官网状态更新哦！期待CesiumforUnreal~！~！

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

海图是地图的一种，即航海专用地图。
海图是以表示海洋区域制图现象的一种地图。
将地球表面的海洋及其连接的陆地，经过制图综合以符号、文字和颜色相配合，反映出各种自然现象和社会经济现象的地理分布与相互关系的科学作品。
航海必需要有精确测绘海洋水域和沿岸地物的专门地图，所以海图是按一定的比例尺和投影方法绘制而成。
海道测量就是为保证航行安全为目的而对海洋水体和水下地形进行测量和调查的工作，是确保航行安全和海洋发展的基础性、前期性工作。
它主要服务于航行安全，并为所有海洋活动，包括经济开发、安全和国防、科学研究以及环境保护提供支持。
主要包括了控制测量、岸线地形测量、水深测量、扫海测量、海洋底质探测、海洋水文观测、助航标志的测定以及海区资料的调查等。
水深测量主要是利用声学原理进行深度的测定，其原理是：测深设备发射并接收声波，由声波发射和接收的时间差×声波在水中传输的速度÷2，得到测深仪的换能器到水底的距离，但声波的传输速度在不同的温度、盐度、和深度会有变化，因此，在测量时需要在测量区域进行声速测定。
持续进行水深测量和海岸地形测量，获取海底地貌、底质情况和航行障碍物等信息，为后续编绘航海图提供

由于林良益先生在2012之后未对IKAnalyzer进行更新，后续lucene分词接口发生变化，导致不可使用，所以此jar包支持lucene6.0以上版本

在编程领域，编译原理是理解计算机如何处理高级语言的关键学科。
这个实验“基于表达式的计算器ExprEval”旨在让学生深入理解编译器的工作原理，并通过实际操作来掌握编译技术。
下面将详细介绍这个实验涉及的知识点，以及如何进行实践。
1.**词法分析（LexicalAnalysis）**：实验的起点通常是输入的源代码，词法分析器负责将源代码分割成一个个有意义的单元，称为“词法单元”或“记号”（Token）。
对于表达式计算器，这些可能包括数字、运算符（如+，-，*，/）以及括号等。
2.**语法分析（SyntaxAnalysis）**：词法分析后的记号流需要按照一定的语法规则进行解析，这就是语法分析的任务。
通常使用上下文无关文法（Context-FreeGrammar,CFG）来描述表达式的结构。
在这个实验中，你需要创建一个解析器来识别并构建抽象语法树（AbstractSyntaxTree,AST），它直观地表示了表达式的结构。
3.**抽象语法树（AST）**：抽象语法树是源代码语法结构的树形表示，每个节点代表一个操作或者值。
在ExprEval中，根节点可能是表达式，子节点可以是操作符和操作数。
AST有助于简化后续的语义分析和代码生成。
4.**语义分析（SemanticAnalysis）**：这一步检查程序的逻辑正确性，例如类型检查和作用域分析。
对于ExprEval，这意味着确保运算符与操作数类型匹配，以及没有未定义的变量。
5.**代码生成（CodeGeneration）**：语义正确的源代码将被转换为机器可执行的指令。
尽管这个实验可能不会涉及实际的机器码生成，但你可以实现一个简单的解释器来执行AST中的操作。
6.**错误处理**：在整个过程中，必须考虑如何优雅地处理错误，如语法错误、类型错误和运行时错误。
良好的错误处理机制能帮助用户更好地理解和修复问题。
7.**实践建议**：尽管实验有一定难度，但实践是最好的老师。
尝试自己编写词法分析器、解析器和解释器，逐步理解每个步骤。
遇到困难时，可以查阅编译原理书籍，如《编译原理》（DragonBook）或者在线资源，同时利用已有的开源编译器项目作为参考。
通过完成“基于表达式的计算器ExprEval”实验，你不仅能掌握编译原理的基本概念，还能提升解决问题和调试代码的能力。
这个过程虽然挑战性大，但收获也会相当丰厚。
不要被复杂性吓倒，一步一步来，你会发现编译原理其实并没有想象中那么难。

很完整的RN6752的资料，方便大家学习！后续这款芯片可以用于车载产品，有希望大量出货

《通信建设工程量清单计价规范》是一份指导通信工程造价管理的重要文件，它引入了新的计价方式，以适应市场经济发展和招投标实际需要。
该规范概述了工程量清单计价的基本概念、特点，以及与预算定额计价方式的差异，还详细讲解了工程量清单计价表格的应用和编制工程量清单计价文件的示例。
《通信建设工程量清单计价规范》的引入是为了解决传统定额计价方法无法准确反映企业实际消耗量和差异的问题。
它允许市场在建设产品定价中起决定作用，让企业在建设市场上根据供求和信息状况进行自主竞价，从而签订工程合同价格。
这一计价模式充分体现了市场的公平竞争，并改革了与之相应的工程造价管理体制。
工程量清单计价的基本概念包含了招标人发出的工程量清单，这个清单详细描述了拟建工程的全部内容，包括分部分项工程量清单、措施项目清单等，是投标人进行报价的依据。
编制工程量清单是招投标过程中的重要工作，其内容和编制原则的确定对整个计价方式改革至关重要。
工程量清单计价的特点包括满足市场竞争需求、提供平等竞争条件、有利于工程款拨付和造价确定、风险合理分担以及业主投资控制。
与预算定额计价相比，工程量清单计价更能体现市场定价，允许企业在标准允许的幅度内实现有限竞争，而预算定额计价则反映了介于国家定价和指导价之间的情况。
工程量清单计价方式与预算定额计价方式的区别主要在于定价阶段、适用阶段、项目划分和计算依据。
定额计价通常用于项目建设前期，而工程量清单计价适用于合同价格形成和后续管理。
定额计价按施工工序和工艺设置，而工程量清单项目的设置更倾向于考虑一个“综合实体”，可能包括多个子目工程内容。
在计价价款构成上，定额计价依据工程造价管理机构发布的规定和定额中的基价定价，而工程量清单计价则反映市场决定价格，由完成工程量清单项目所需的全部费用构成。
工程量清单计价表格的应用说明部分详细阐述了如何使用清单表格来编制投标报价，以及在招投标过程中如何具体操作。
而工程量清单计价文件编制示例详解则通过具体的案例来展示如何根据《通信建设工程量清单计价规范》的要求编制计价文件，为实际操作提供了范例。
附录详解则对规范中的具体条款和细节进行了深入讲解，为理解和应用规范提供了参考。
整体而言，《通信建设工程量清单计价规范》是对通信工程造价管理的一次系统性改革，旨在促进通信建设市场健康发展，提高工程造价管理的透明度和准确性。

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。