V4L2 驱动源码在 drivers/media/video 目录下，主要核心代码有：
在上一篇Linux系列文章：Linux之系统操作命令，主要介绍了Linux登录与退出系统，关机，系统信息查看，用户信息查看等相关命令。以下，介绍Linux文件及目录常用命令。
今天分享面试过程中经常被问到的工作中经常用到的Linux命令有哪些？以下详细列举。
http://blog.csdn.net/libo2006/article/details/1531545
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之数据驱动，主要介绍openpyxl操作excel，结合ddt实现数据驱动。
所谓浏览器操作是指webdriver 通过协议和接口发现DOM中的元素，并实现控制浏览器的行为，例如打开浏览器、控制浏览器大小、浏览器刷新及浏览器前进、后退等，接下来介绍浏览器的这些基本操作。
在上一篇moco系列文章：mock介绍及moco框架搭建使用，主要介绍mock应用场景、优劣势以及moco框架的搭建使用。
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化-requests模块之get请求，介绍了requests模块、get请求及响应结果详解。以下，主要介绍requests模块中的post请求的使用。
" 共建真实、有用的网安知识 " 伴随着秋天的第一杯奶茶，历时22天 “WIKI网安知识大陆·全民共建计划” 已完美收官，感谢大家积极参与 同时我们的新部落也正式官宣 跟着vivi来一探究竟吧 vivi播报 “WIKI网安知识大陆·全民共建计划”战报！ 本次活动共计3100+位部落成员参与 （大家的热情vivi感受到啦！） 部落成员共发布900+有效词条 （膜拜大佬，献上我的膝盖） 用户共计发起4600+次抽奖 （部落词条填满，抽奖抽到手软） 累计发放1100+金币奖励 （FreeBuf商城订单激增竟因
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之cookie、session应用，介绍了cookie、session原理及在自动化过程中如何利用cookie、session保持会话状态。
上一篇Java接口自动化系列文章：Java接口自动化之IDEA创建及运行maven项目，主要介绍如何用IDEA创建maven项目、maven项目结构介绍及maven项目运行实战。
最后是今天的分享：Author、Article、ArticleDetail三张表一键建表SQL语句
又是一年九月季，又是一年月圆时 秋已至，一缕桂花香便可让人醉芬芳 月上中秋佳节，别有一番韵味 VIVI诚邀各位网安“共建者” 开启WIKI网安知识大陆寻宝之旅 大陆深处散落着许多珍宝彩蛋 等待着各位“共建者”前来挖掘 你会是发现最多宝物的“共建者”吗？ 今年中秋 “共建者”探险小分队 让知识变得更有趣 活动时间 2022.9.1-2022.9.7 惊喜词条彩蛋 活动期间，WIKI网安知识大陆将在特定词条内藏入惊喜彩蛋，所有“共建者”均可登陆WIKI网安知识大陆主站寻找含有彩蛋的词条，只有首个进入特定词
上一篇Java接口自动化系列文章：Java接口自动化之TestNG单元测试框架(二)，主要介绍testng.xml配置文件控制测试用例的运行。
使用sleep，需先导入time模块，import time, 然后使用time.sleep()来让程序等待多久。
——————·今天距2020年48天·—————— 这是ITester软件测试小栈第78次推文 创建数据库 #创建数据库ITester create database ITester; 显示数据库列表
在上一篇Linux系列文章：Linux之硬件资源管理，主要介绍了查看硬件资源，配置硬件资源，磁盘管理及格式化，磁盘挂载，交换分区等基本命令。以下，主要介绍Linux文件系统相关命令。
Lovekey Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4640 Accepted Submission(s): 1493 Problem Description XYZ-26进制数是一个每位都是大写字母的数字。 A、B、C、…、X、Y、Z 分别依次代表一个0 ~ 25 的数字，一个 n 位的26进制数转化成是10进制的规则如下
vi编辑器，通常称之为vi,是存在于Unix和Linux系统中的文本编辑程序。功能强大，可执行输出、删除、查找、替换、块操作等，也可根据自己的需要对其进行定制。
前几天在Python最强王者交流群【Vivi 許】问了一个Python基础的问题，提问截图如下：
不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最为常见，其处理速度较低，没有操作系统，无法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统，针对平台和应用的特点，制作合适的文件系统，为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
前几天在Python最强王者群【🏖Vivi 許】问了一个计算机文件处理的问题，给大家分享下，一起来看看吧。
一身神技无人知晓 空有实力无处变现？ 渗透、攻防、数据安全样样能玩转 请不要埋没自己的优秀 FreeBuf 知识大陆拍了拍“你” 并递上一份邀请函~ 加入FreeBuf 知识大陆帮主团队 让你的知识技术更有价值 创建属于你的网安私域圈子 通过调研发现，一个优质的作者成长路径是：平台曝光-个人公众号-搭建私域社群，在这个过程中，流量从公域慢慢转向私域，沉淀为作者的粉丝社群。而在FreeBuf优质作者群体中，我们发现很多作者积累了大量粉丝后并未进行运营，导致粉丝流失，帮会的出现就是为解决这个问题，帮助作者直
selenium是web应用程序自动化工具，通过自动操作浏览器，进行点击、输入、回车、返回等来模拟用户的真实行为。如何理解和看待selenium项目，selenium官方有个很经典的回答：“自动化操作的浏览器，就是这样......做你想做的事，一切取决于你“。
小编前天盘点了VR应用（VR科普｜不会吧！这么多好玩的VR应用，你竟然不知道！）有兴趣的可以去look一下哦！其实与VR相比，AR（增强现实）也并不逊色，除了Meta 2 AR眼镜、联想Phab Pro 2以及谷歌的星空地图这类早就被大家介绍烂的AR应用及产品外，作为垂直媒体的小编，今天想来说点特别的！几款小而美的AR应用及产品在此双手奉上，请注意查收哦~ Snapchat AR相机应用 Snapchat引入了全新的World Lenses技术，旨在改变用户观察周围环境的方式。 部分World Lense
这篇文章还得从前几天在Python最强王者群【🏖Vivi 許】问了一个计算机文件处理的问题说起，他的电脑C盘爆了，想着清除，释放一些内存空间来，但是又怕误删系统文件。
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
Problem Description XYZ-26进制数是一个每位都是大写字母的数字。 A、B、C、…、X、Y、Z 分别依次代表一个0 ~ 25 的数字，一个 n 位的26进制数转化成是10进制的规则如下 A0A1A2A3…An-1 的每一位代表的数字为a0a1a2a3…an-1 ，则该XYZ-26进制数的10进制值就为
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之接口依赖，主要介绍如何提取token、将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求。
在上一篇moco系列文章：moco常用配置参数及实战，主要介绍moco常用参数配置及实战小例子。今天主要介绍，moco在接口自动化中如何应用。
作为知识分享悍匪 「帮会」就是vivi我的武器！ 笔记、视频一出手 知识女神人设立即有！ 距离上一期帮会分享已时隔多日，想必各位大佬的列表内，亟待新鲜「帮会」补充弹药！这不vivi又晒出自己的收藏列表，「帮会推荐」2.0闪亮登场！ 帮会上新季，多重Buff来袭，多种技术任你选择~承包你所有的知识需求！ 帮会上新推荐 // 大余安全回忆录 网络安全攻防入门到入狱回忆录涉及全栈安全知识点，涵盖领域：入门网络安全领域、红蓝队安全攻防、渗透测试（内外网）、渗透自动化武器研究、代码审计、CTF比赛、安全运维、安全标
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17835 本文在股市可视化中可视化相关矩阵 ：最小生成树 在本文示例中，我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。 我发现以下概念定义非常有用：
Hanh lives in a shared apartment. There are nn people (including Hanh) living there, each has a private fridge.
在上一篇：Selenium自动化测试-鼠标键盘操作，我们了解鼠标键盘的基本操作，包括处理输入、点击、拖动等场景。在做自动化过程中，我们会想验证自己的代码是否正确，比如登录之后，通过用户名或其他信息来证明你是否登录成功，或者点击链接后，是否会跳转新的页面。通过获取元素属性信息，可以解决我们的疑惑。
TeamViewer是一个能在任何防火墙和NAT代理的后台用于远程控制的应用程序，桌面共享和文件传输的简单且快速的解决方案。为了连接到另一台计算机，只需要在两台计算机上同时运行 TeamViewer 即可，而不需要进行安装（也可以选择安装，安装后可以设置开机运行）。该软件第一次启动在两台计算机上自动生成伙伴 ID。只需要输入你的伙伴的ID到TeamViewer，然后就会立即建立起连接。
hello各位网安少侠！ WIKI知识大陆2.0已经正式上线一段时日 期间6大部落，50+营地 共累计收录7533个安全相关词条！ 大家感受如何呀？新功能已经玩转了没 为了感谢各位共建者的辛勤付出 以及扩大共建者的队伍 「WIKI知识大陆 · 全民共建计划」正式启动！ 为各位共建者带来不间断的福利！ 话不多说一起来看看吧~ 活动时间 2022.07.20-2022.08.10 活动地址 https://wiki.freebuf.com/lucky （点击阅读原文或复制到浏览器打开） 共建100%
在上一篇Linux系列文章：Linux之vi 文本编辑命令,主要介绍了常用的vi文本编辑命令。以下，主要介绍Linux硬件资源管理。
接下来将请求类型都封装起来，自动化用例都可以用这个封装的请求类进行请求，我们将常用的get、post请求封装起来。
今天讲讲这次VR浪潮的国内外玩家，有关参与的玩家比例今天看到一个文章说是VR头显可能会留下5家玩家，还给出了下面的一个有关开发者倾向数据，暂时不知真假我们看看数据吧。
借助工具模拟客户端向服务端发送请求报文，服务端接收请求报文后，对相应的报文做出处理并向客户端返回应答；工具模拟客户端接收应答，检查应答是否准确。
删除的操作对象分为三类：普通文件、空目录、有内容的目录。他们的对应的命令是略有不同的。
在此之前，我们知道了元素的8种定位方法，还认识了By定位及如何确定元素的唯一。那么，有没有工具，可以无需编程知识，就可以实现自动化呢？有的，今天我们就介绍一款神器-Katalon Recorder。
在上一篇：Selenium自动化测试-脚本录制神器Katalon Recorder，我们认识了一个实用的脚本录制神器。到此为止，已经学完了8种定位方式以及利用Firefox插件协助定位，学会定位，Selenium自动化就成功了一半。
假设有一个数组V，ViVi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值为:
在上一篇：Selenium自动化测试-获取元素属性信息，介绍了如何获取元素的内容、属性、状态信息。写自动化脚本有时会遇到 iframe嵌套页面，这时直接定位是不行的，今天我们介绍怎么处理iframe。
catConcatenate and print (display)，#接文本文件的名字，查看并直接将文本文件的内容输出到屏幕。
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