组件化与UI测试 在组件化出现之前，我们不谈UI的单元测试，哪怕是对于UI页面进行测试都是一件非常困难的事情。其实组件化并不完全是为了复用，很多情况下也恰恰是为了分治，使得我们可以分组件对UI页面进行
越来越多的人，使用React开发Web应用。它的测试就成了一个大问题。 React的组件结构和JSX语法，不适用传统的测试工具，必须有新的测试方法和工具。 本文总结目前React测试的基本做法和最佳实
我们通过前面的文章已经对响应式编程的基本思路有所熟悉，这里我们将讨论更加高级的技术，它可以让我们更加合理地使用响应表达式。
在 Elasticsearch 5.0 版本之前，如果用户希望在文档被索引到 Elasticsearch 之前进行预处理，他们通常需要依赖外部工具，如 Logstash，或者以编程方式/手动进行预处理。这是因为早期的 Elasticsearch 版本并不提供文档预处理或转换的能力，它仅仅是将文档按原样索引。
我们在Windows系统下使用Vivado的默认设置调用第三方仿真器比如ModelSim进行仿真时，一开始仿真软件都会默认在波形界面中加载testbench顶层的信号波形，并自行仿真1000ns后停止。当我们想查看对应模块的波形时，需要自己去手动添加，并且为了防止跑一段时间仿真后，添加新模块或者信号却发现没有记录波形，就要提前手动在控制台上执行log -r ./*命令来实现对全部信号波形的记录。但是每当我们修改完代码，关闭重启仿真器再一次仿真时，就需要将之前的操作（删改添加对应模块信号，执行log -r ./*等）重新完成一遍才能继续跑出想看的信号波形。尽管可以通过将仿真时添加的模块信号保存为*.do文件，下次仿真通过执行do *.do的形式来快速添加之前波形；但在频繁修改代码，需要经常重新仿真的情况下，每次都手动去添加信号的操作会比较影响到我们的情绪，那么能否通过脚本语言比如Python来实现一键仿真并自动添加好所需要的模块信号呢？
除非你正在编写一次性的程序，之后就不打算再进行代码维护，否则你应该考虑在程序中选择好的名字。如果你简单地使用a、b和c作为变量名，你以后要维护代码时就要多花些时间努力去回忆这些变量最初是用来做什么的。
一、介绍1、分子功能（Molecular Function，MF ）2、细胞组分（Cellular Component ，CC）3、生物过程（Biological Process ，BP）二、GO术语的构成1、基本要素2、可选要素三、基因本体论中的关系1、关系的描述2、节点的连接3、GO的主要关系四、GO 图（有向无环图）五、GO的动态更新
你现在有了一个解析器，它应该生成一个语法产生式对象树。我会将其称为“解析树”，这意味着你可以从“解析树的顶部开始，然后“遍历”它，直到你访问每个节点来分析整个程序。当你了解BSTree和TSTree数据结构时，你已经做了这样的事情。你从顶部开始访问了每个节点，并且你访问的顺序（深度优先，广度优先，顺序遍历等）确定了节点的处理方式。你的解析树具有相同的功能，编写微型 Python 解释器的下一步是遍历树并分析它。
原文摘自：https://dmitripavlutin.com/7-architectural-attributes-of-a-reliable-react-component/#6testableandtested
本文主要是介绍基于React+Ant Design（以下用Antd表示Ant Design）的项目，在对于自己封装的，或者基于Antd封装的公共组件的自动化测试技术的选型和实践。
拓扑加权是量化不一定是单系群之间关系的一种方法。它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。
虚拟 DOM （Virtual DOM ）这个概念相信大家都不陌生，从 React 到 Vue ，虚拟 DOM 为这两个框架都带来了跨平台的能力（React-Native 和 Weex）。因为很多人是在学习 React 的过程中接触到的虚拟 DOM ，所以为先入为主，认为虚拟 DOM 和 JSX 密不可分。其实不然，虚拟 DOM 和 JSX 固然契合，但 JSX 只是虚拟 DOM 的充分不必要条件，Vue 即使使用模版，也能把虚拟 DOM 玩得风生水起，同时也有很多人通过 babel 在 Vue 中使用 JSX。
2018年发的老文章了，文章不错，所以决定再捞一下。文中有3段视频，如需观看请大家移步“基因Share”观看。
这次为大家报道的是Nature Communiations 上一篇题为”Merging enzymatic and synthetic chemistry with computational synthesis planning” 的文章，来自美国马萨诸塞州麻省理工学院的Connor W. Coley团队。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
在 Elasticsearch 中，索引模板用于定义索引的创建预设，包括映射、设置和别名等。
今天，我们进一步测试 React 组件。它涉及模拟组件交互和模拟 API 调用。你将学到两种方法，开始吧！
在实际工作中，网络带宽一定不会是持续稳定的保持某一个值，而是有高有低。因此为了测试场景和实际能够无限的接近，所以我们需要模拟一下来达到效果。还有就是在实际的测试工作中，会因为业务需要，有时限网速，更加符合实际，所以我们也需要模拟弱网进行测试。
生物学的许多领域，都涉及到解决复杂的计算问题，如模拟化学反应、基因组组装、药物发现、蛋白质折叠等。尽管计算生物学领域取得了巨大的进步，但许多现实生活中的问题，仍然具有挑战性，因为它们需要大量的计算资源，超出了现有设备的能力。然而，这为开发一个基于完全不同的原理，即量子物理定律的计算设备，提供了机会。例如，在量子物理学中，一个物体可能同时处于多种状态，这种现象被称为量子叠加。在计算的语言中，量子叠加意味着比特(在这种情况下，称为量子比特或量子位)可以同时是0和1，这种“并行”的计算过程。描述N个量子位元的量子状态，通常需要大量的信息，按指数尺度按2N扩展。在如此大的计算空间中操纵概率振幅的艺术是开发量子算法的核心，人们希望量子算法在解决许多不同的任务时提供显著优势。
Vuex是为Vue.js开发的官方状态管理库。随着应用程序的扩展和组件数量的增加，处理共享状态变得越来越具有挑战性。为了应对这种复杂性，引入了Vuex。它提供了一种统一的方法来管理和更新状态，确保变化的一致性和可追溯性。
分子生物学涉及生命从组成到活动的所有分子基础，包括DNA、RNA、蛋白质之间的相互作用、它们的生物合成以及这些相互作用的调节。分子生物学也是对复制、转录、翻译和细胞功能过程的分子基础的研究，这是理解该领域的一个很好的起点。
在之前的两篇教程中，我们学会了如何去测试最简单的 React 组件。在实际开发中，我们的组件经常需要从外部 API 获取数据，并且组件的交互逻辑也往往更复杂。在这篇教程中，我们将学习如何测试更复杂的组件，包括用 Mock 去编写涉及外部 API 的测试，以及通过 Enzyme 来轻松模拟组件交互
工程师们可以利用Multisim提供的虚拟电子器件和仪器、仪表搭建、仿真和调试电路，从而减少电路的设计成本和研发周期。
在现代的数据处理和分析场景中，数据不仅需要被存储和检索，还需要经过各种复杂的转换、处理和丰富，以满足业务需求和提高数据价值。
委托变量可以在运行时指定一个目标方法，这个特性可用于编写插件方法。在本例中有一个名为Transform的公共方法，它对整数数组的每一个元素进行变换。Transform方法接受一个委托参数并以此为插件方法执行变换操作：
今天给大家介绍的文章来自瑞士洛桑联邦理工学院计算系统生物技术实验室，于2021年8月发表于elife期刊上。该论文开发了一个药物设计平台（数据库），收录了25万个具有生物活性的小分子，并研究了它们的代谢产物、代谢过程和毒性。该论文提出基于代谢物与活性位点相似性指纹的评分方法NICEDrug来评价抗癌药物5-氟尿嘧啶的抑制作用和毒性，并提出减轻副作用的途径。该论文还发现了shikimate 3-phosphate可用于治疗liver-stage疟疾。此外，NICEDrug提供了1300多种针对COVID-19的候选药物，并阐述了此类分子的抑制机制。
温馨提示：本文代码较多且综合了好几种设计模式使用，建议收藏或者慢慢观看。代码区域可以左右滑动
本文通过对virtual-dom的源码进行阅读和分析，针对Virtual DOM的结构和相关的Diff算法进行讲解，让读者能够对整个数据结构以及相关的Diff算法有一定的了解。
导语 本文作者是腾讯社交增值产品部高级前端工程师林毅雄，对前端开发领域颇有研究。接下来，本文将从测试框架、实战、覆盖率、踩坑等方面分享一下微信小程序的单元测试经验，希望能帮到大家。 01 写作初衷 大家先看看A公司与B公司的数据对比： 从上图可以看出，B公司的单元测试做的比较好，每百行error数也比A公司的项目低。 总体来说，单元测试有以下一些好处： 1，及早发现代码错误，提高代码质量和可维护性。 2，代码变更时可以快速进行检查。 然而要做好测试也有一定的困难： 1，花费时间长。 2，被测代码
2021年9月29日，JCIM上发表了有关酶促反应模板提取和评分的文章："EHreact: Extended Hasse Diagrams for the Extraction and Scoring of Enzymatic Reaction Templates"。
新达尔文主义（neoDarwinism）或称现代综论（modern synthesis）认为可遗传变异的产生（the generation of heritable variation）和自然选择（natural selection）是互相独立的，在生物繁衍的过程中两者共同作用，产生适应性进化（adaptive evolution）。这种观点传承了达尔文非目的论的哲学内核，也促成了遗传学的一个基本原则（a basic principle of genetics），即特定突变产生的概率（likelihood）与他们的表型结果（phenotypic consequences）无关[1]。通俗说来，突变的产生没有目的，不存在针对特定表型结果的有目的的突变，而仅仅是为自然选择提供筛选材料。同时，环境压力也不会诱导生物产生特定表型结果的突变，也即不存在定向突变（directed mutation）。
细菌教会了科学家如何更好得处理重金属。 重金属是指比重大于5的金属（一般来讲密度大于4.5克每立方厘米），包括金、银、铜、铁、铅等，对于地球上的生物来说，重金属是有毒的，并且它们很难被降解，所以很容易通过食物链传递和扩散，最后进入人体。 目前，对于污水、土壤，甚至食品中的重金属问题，各国都在采用特定的处理方案，究其本质，这些方法大多都是采用化学处理方法。而科学家一直希望能够通过一种更加自然的方式解决它。 近日，马丁路德大学、慕尼黑理工大学和澳大利亚阿德莱德大学的研究人员通过从分子层面分析出了C.metall
这两个月接触下vue ,花了两天时间了解了下vue的virtualdom实现，记录下学习心得。
我个人在性能测试工作中，负载生成工具使用的大多都是jmeter，之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇博客，简单介绍下locust的使用方法，仅供参考。。。
🌊2.1 std::async（异步执行） 到 future get 直接调用会如何抛异常
在本文[1]中，我想更好地理解构成随机森林的组件。为实现这一点，我将把随机森林解构为最基本的组成部分，并解释每个计算级别中发生的事情。到最后，我们将对随机森林的工作原理以及如何更直观地使用它们有更深入的了解。我们将使用的示例将侧重于分类，但许多原则也适用于回归场景。
在本文中，我想更好地理解构成随机森林的组件。为实现这一点，我将把随机森林解构为最基本的组成部分，并解释每个计算级别中发生的事情。到最后，我们将对随机森林的工作原理以及如何更直观地使用它们有更深入的了解。我们将使用的示例将侧重于分类，但许多原则也适用于回归场景。
JavaScript promise是一个对象，表示异步任务完成或者失败及其结果值。
https://jizhi.im/blog/post/py_make_fireworks
几个月前，我和的商务合作伙伴 Carl 以及我们的法国课程导师 Xavier 在巴黎的一家餐厅就餐。在谈话中，我和 Carl 就我们年轻时使用的那些炫酷技术而谈笑风生。与此同时，我注意到Xavier 沉默良久，于是我决定询问他的年龄。虽然不能确切的想起他的年龄，但我记得他与我年龄差距很大，和我第二个孩子的年龄相仿。这意味着，多少年来，我和 Carl 同时有过的那些编程经历，对他来说一文不值。
谈任何东西都一定要有个上下文。你的论述不能是「因为单元测试有这些好处，所以我们要做单元测试」，而应该是「不做单元测试我们会遇到什么问题」，这样才能回答「为什么要写单元测试」的问题。那么我们谈论单元测试的上下文是什么呢？不做单元测试我们会遇到什么问题呢？上图为一个产品从 idea 分析、设计、开发、测试到交付并获取市场反馈的过程。
本章介绍了上一个练习的解决方案，然后测试树形映射的性能。我展示了一个实现的问题，并解释了 Java 的TreeMap如何解决它。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa，我们建议你先Rasa教程开始。
【引子】 关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。
然而最近，波恩大学（University of Bonn）的化学信息学专家Jürgen Bajorath教授和他的团队取得了重大突破。
天天敲代码的朋友，有没有想过代码也可以变得很酷炫又浪漫？今天就教大家用Python模拟出绽放的烟花庆祝昨晚法国队夺冠，工作之余也可以随时让程序为自己放一场烟花秀。 这个有趣的小项目并不复杂，只需一点可视化技巧，100余行Python代码和程序库Tkinter，最后我们就能达到下面这个效果：
证据显示，即使他将模型的temperature值调高，GPT-4仍重复同一个“科学家与原子”的回答。
数据挖掘 国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法： 1 C4.5 分类决策树算法 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。
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