1.【Python时序预测系列】基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
2.6个练手的测试测试软件测试实战项目（附全套视频跟源码）偷偷卷死他们！
3.干货 | Dubbo 接口测试技术，案例案例测试开发进阶必备（附源码）
4.Python时序预测系列基于LSTM实现时序数据多输入单输出多步预测（案例+源码）
5.go test 测试代码
6.单元测试实践

【Python时序预测系列】基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）

       本文是作者的原创第篇，聚焦于Python时序预测领域，测试测试通过结合TCN（时间序列卷积网络）和LSTM（长短期记忆网络）模型，案例案例解决单站点多变量时间序列预测问题，源码源码资源付费系统源码以股票价格预测为例进行深入探讨。测试测试

       实现过程分为几个步骤：首先，案例案例从数据集中读取数据，源码源码包括条记录，测试测试通过8:2的案例案例比例划分为训练集（条）和测试集（条）。接着，源码源码数据进行归一化处理，测试测试以确保模型的案例案例稳定性和准确性。然后，源码源码构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为进行序列数据处理，转化为监督学习任务。接下来，模拟模型并进行预测，nft源码部署教程展示了训练集和测试集的真实值与预测值对比。最后，通过评估指标来量化预测效果，以了解模型的性能。

       作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。作者承诺，将结合实践经验，持续分享Python、数据分析等领域的基础知识和实际案例，以简单易懂的方式呈现，对于需要数据和源码的读者，可通过关注或直接联系获取更多资源。完整的内容和源码可参考原文链接：Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）。

6个练手的软件测试实战项目（附全套视频跟源码）偷偷卷死他们！

       项目一：抢票实战

       这个项目旨在让你掌握Selenium定位web元素和浏览器调试工具的使用技巧。

       步骤详解

       首先，亲身体验手动流程，android结绳编程源码为自动化流程做好准备。

       然后，拆分步骤，编写每个小步骤的自动化脚本，如:

       打开并输入URL：driver.get('/otn')

       登录时，通过Chrome的调试工具定位元素，如输入用户名：driver.find_element_by_id("username").send_keys("5xxxx@qq.com")

       选择车票预订：driver.find_element_by_link_text("车票预订").click()

       记住，验证码环节需要手动选择，因为未实现自动破解。

       项目二：ET.Mall电商系统测试

       在ET.Mall商场系统的电商模块中，我们将通过测试用例来探索：

       注册与登录

       商品浏览与购物车管理

       订单处理流程

       同时，了解需求规格说明如何转化为实际产品需求。

       实战挑战：学生管理系统接口测试

       这个项目让你对RESTful架构有更深理解，通过测试学生管理系统接口，如查询学院信息：

       查询所有学院：GET .allawn.athletic.board.server。

       检查TestNG插件是否存在

       插件搜索“Coverage”

       在我们的pom文件下加如下plugin配置：

       idea插件自带，带搜索插件“PIT mutation testing”，但不建议用，很难调通！linux源码阅读指南

       本地开发环境

       IDE自动创建单元测试的方法（也可手动完成）：

       创建后的单元测试在Maven工程的test目录下生成测试类：

       注意：如果之前没有test目录，则需要手动创建一下：

       然后再把目录设置为test目录。设置方法：file -> Project Structure -> Modules

       运行单元测试

       创建单元测试

       Maven执行的相关命令：

       如果单元测试不通过，出现如下：

       两种方式皆可运行。

       运行不通过则则会有提示

       要通过maven运行单元测试，要保证pom配置没有跳过单元测试，检查设置如下：

       IDEA可以直接生成覆盖率报告，导出来的覆盖率报告长这样：

       点击index.html即可看报告内容：

       变异测试，英文Mutation Testing，是使用变异器 （切换数学运算符，更改返回类型，删除调用等）将代码修改为不同的变异（基于变异器创建新代码），并检查单元测试是否失败。好的单元测试应该使所有突变都失败（杀死）。

       主要列出testng的测试方法，junit的测试方法请另行百度。

       异常测试是指在单元测试中应该要抛出什么异常是合理的，可以检测我们方法中指定跑出的异常，类似这种：

       如果我们有时候不想测试某些方法的免费app源码网站单元测试，那么我们可以指定这些具体的单元测试跳过不执行，testng和junit4都支持忽略测试，testng通过@Test(enabled=false)跳过。

       指定某个单元测试方法最长执行时间，如果超时了就算失败，testng中的timeout单位是毫秒。

       套件测试是指把多个单元测试组合成一个模块，然后一起运行，在套件定义中还可以通过定义组，针对相同组名的单元测试统一运行。

       为方便我们模拟单元测试的传参，testng提供了@DataProvider注解，我们可以在单元测试内设置多种参数值，单元测试会依次把入参都跑一遍。被@DataProvider修饰的方法，返回值是数组形式。

       依赖测试是指测试的方法是有依赖的，在执行的测试之前需要执行的另一测试。如果依赖的测试出现错误，所有的子测试都被忽略，且不会被标记为失败。

       TestNG支持通过多个线程并发调用一个测试接口来实现性能测试，invocationCount表示方法调用的次数，threadPoolSize表示并发线程数量，timeOut即是每次调用最大耗时时间。

       通过多线程并行调用多个测试方法，在我们套件/组测试的时候，如果使用并行测试，可以大大减少测试运行时间。

       Mock的使用场景：

       Mockito有比较简洁的API，简单易学，可读性强。从Mockito2开始，Mockito支持了很多新特性以及新注解（所以依赖mockito2.x以上版本的需要java8及以上jdk方可），使用很便捷，spring-boot-starter-test包默认内置mockito，鉴于维护性和语言新特性的支持，个人建议使用Mockito作为单元测试的mock工具。

       在有需要的地方进行mock，否则走真实方法调用。

       除了采用静态方法spy以外，还可以通过采用注解的方式：

       结果示例：

       除了@Spy注解需要如此设置，@Mock、@Captor、@InjectMocks等注解也需要。

       对整个class进行mock

       结果：

       Junit5使用手册： junit.org/junit5/docs/c...

       在Junit5中要使用Mockito，需要单独引入mockito-junit-jupiter依赖包，通过在单元测试类上加

       @ExtendWith(MockitoExtension.class)

       实现构建一个mock运行容器。

       在有需要的地方进行mock，否则走真实方法调用。

       除了采用静态方法spy以外，还可以通过采用注解的方式：

       结果示例：

       结果：

Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析

       本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。

       我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。

       测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。

       下面是推荐程度从高到低的优化方法：

       3星优化：

       全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。

       String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。

       Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。

       Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。

       Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。

       2星优化：

       Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。

       1星优化：

       全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。

       Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。

       Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。

       0星优化：

       全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。

       Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。

       总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！