中國首個!長安無人駕駛將實現2000公里路試

日前,長安汽車正式公佈,4月12日,其無人駕駛汽車將從重慶出發,途經西安、鄭州,抵達北京,參加北京國際車展,全程超過2000公里,成為中國首個實現長距離無人駕駛的汽車企業。

長安汽車工程研究院的總工程師黎予生稱,其實這條線已經試跑多次。據悉,這批正在試跑,並在北京車展正式亮相的無人駕駛測試車,將成為2018年長安量產無人駕駛車的原型車。目前長安自動駕駛測試車的最高時速可達150公里/小時,按照國家的標準設定到120公里/小時。

長安汽車大概6-7年前開始研究自動駕駛技術,3年前正式著手研究無人駕駛系統,制定了“654”智慧化戰略,六大平臺、五大核心技術,分四個階段逐步實現。現在,長安汽車已掌握60余項智慧化技術,特別是結構化道路無人駕駛技術已通過實車性技術驗證。

重慶到北京的無人駕駛測試就實現了自動駕駛三級水準,能夠實現結構化道路自動駕駛,包括全速自我調整巡航、交通擁堵輔助、車道對中、交通資訊識別、自動換道和非結構化道路接管提醒等。本次重慶到北京的實路演示,是對以上三級自動駕駛的主要功能和技術進行真實道路測試,將為後續工程開發和性能匹配提供實踐經驗。

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手把手教你如何在阿里雲ECS搭建Python TensorFlow Jupyter

前段時間在阿里雲買了一台服務器,準備部署網站,近期想玩一些深度學習項目,正好拿來用。TensorFlow官網的安裝僅提及Ubuntu,但我的ECS操作系統是 CentOS 7.6 64位,搭建Python、TensorFlow、Jupyter開發環境過程中遇到很多問題。這裏將具體步驟分享給大家,可以少走很多彎路。

第一步 安裝anaconda

Anaconda在linux依然功能強大,管理工具包、開發環境、Python版本都非常方便。

先在根目錄下創建一個文件夾用於存放Anaconda安裝包

~# mkdir anaconda

~# cd anaconda

為保障下載速度,建議選擇清華大學鏡像站

選擇版本,複製鏈接

anaconda目錄下運行:

wget 

 

這裏可能會報錯,多半是無法解析主機地址,也即DNS解析的問題。

解決辦法:

登入root

sudo vim /etc/resolv.conf

修改內容為下

nameserver 8.8.8.8 

nameserver 8.8.4.4 

切換到anaconda3所在文件位置

 bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

一路yes,直到安裝完成

如果中間報錯,這是因為之前創建過anaconda3了

解決辦法:

bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh -u

測試一下,python pip也都安裝成功了

如果在安裝Anaconda的過程中沒有將安裝路徑添加到系統環境變量中,需要在安裝後手工添加:

1、在終端輸入 vim/etc/profile,打開profile文件。

2、在文件末尾添加一行:

exportPATH=/root/anaconda3/bin:$PATH,保存。

3、讓/etc/profile文件修改后立即生效 ,可以使用如下命令: source /etc/profile

 

另外,Anaconda安裝完成後會創建一個叫base的默認環境,Linux的終端界面前部出現(base)字樣,如不介意,可以跳過這個步驟:

在終端中輸入conda deactivate,即可消除base字樣,但這是一次性的,再次打開終端依然存在base字樣。在.bashrc文件添加命令:conda deactivate可以永久消除base字樣。

1.打開一個終端 ,輸入命令:gedit~/.bashrc

2.在 .bashrc文件最後面添加命令:conda deactivate

 

第二步 安裝虛擬環境

virtualenv 是一個創建隔絕的Python環境的工具,用virtualenv創建一個包含所有必要的可執行文件的文件夾,用來使用Python工程所需的包。

conda也能配置虛擬環境,可以直接從base克隆

 conda create -n myenv–clone base

但是我還是習慣用virtualenv,conda方法的後續配置方法,大家自行嘗試。

1、安裝virtualenv

pip install virtualenv

在pip安裝包時,系統默認是從aliyun鏡像,我試過幾個鏡像源,發現還是清華的鏡像源比較快。我們修改一下配置文件:

mkdir ~/.pip

cd ~/.pip

vi pip.conf

將文件內容修改為以下內容,保存即可。

[global]

index-url =

2、安裝虛擬環境,這裏選擇Python3.7版,環境名設為:myenv

 conda create -n myenv python=3.7

3、激活虛擬環境

 source activate myenv

4、在虛擬環境安裝TensorFlow

 pip install –ignore-installed –upgrade packageURL

 

官網提供的URL來自google,由於眾所周知的原因。。。所以我們從pypi.org下載安裝

pip install –ignore-installed –upgrade

測試一下,安裝成功!

 

第三步 搭建Jupyter並遠程訪問

Anaconda安裝成功后,Jupyter也一樣安裝好了

But這樣是不行的,因為juypter集成在anaconda中,並不在虛擬環境myenv下,所以我們需要回到第二步中的激活虛擬環境,然後再次安裝jupyter:

pip install jupyter

安裝完成后運行#jupyter notebook會報錯,提示說找不到該文件之類的,是沒有配置環境變量的原因。

解決辦法:

vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 

改幾個地方:

c.NotebookApp.ip = ‘ip地址’ #

c.NotebookApp.password = u’秘鑰’ 

c.NotebookApp.port = 8889 # 端口號,自設

c.NotebookApp.enable_mathjax = True 

c.NotebookApp.notebookdir = “jupyter安裝地址”

其中,ip地址可以在控制台實例列表中查詢,這裏要填寫下圖私有ip

 

秘鑰可以用ipython生成,是的anaconda也集成了ipython,設置一個簡單的密碼(別忘了,後面還要用),生成的秘鑰複製過去即可,代碼如下:

查詢jupyter安裝地址

將上文地址修改為/root/anaconda3/envs/myenv/bin

以上修改完畢,再次運行jupyter notebook

但是,還沒有結束呢。

我們還需要設置一下ECS實例的安全規則,入方向、出方向一樣。

至此,所有設置完畢!在服務器端運行jupyter notebook,進程在後台運行。

再次在控制台實例列表中查詢ip

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武漢肺炎防疫靠洗手 非洲水資源不足專家著急

摘錄自2020年03月21日中央通訊社非洲報導

新型冠狀病毒(COVID-19,武漢肺炎)疫情持續延燒全球之際,勤洗手是防疫關鍵。但專家表示非洲有許多人連洗手都是奢望,呼籲各國趁此次疫情改善供水設施。

湯森路透(Thomson Reuters Foundation)引述救援人員和顧問表示,非洲各國應該在明天(22日)的世界水資源日之前,抓住機會加強水資源安全。非洲經常發生旱災,許多人家中連洗手槽都沒有。

根據聯合國資料,過去一年來,非洲中部與南部西半邊許多地區面臨1981年來最低降雨量。聯合國兒童基金會(UNICEF)指出,非洲西部和中部仍有占總人口超過1/3的民眾,無法取得乾淨水源。

聯合國的數據顯示,肯亞只有14%的人家中有洗手設施,肯亞政府已呼籲水公司不要因民眾逾期繳費就斷水,並計劃提供民眾免費的乾洗手。

土地水文
國際新聞
非洲
武漢肺炎
洗手
世界水資源日

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日本東京天氣像入夏 櫻花盛開史上第2早

摘錄自2020年3月22日中央社報導

日本氣象廳22日宣布,東京的染井吉野櫻已滿開,是全日本最早滿開的地區。氣象廳職員22日已確認位於東京都千代田區靖國神社內的標準木,有8成櫻花開花,比往年早了12天,也比去年早了5天。

日本讀賣新聞報導,2020年東京都櫻花開花是從1953年開始觀測以來最早的一年,滿開則是次於2002年的3月21日第2早的一年。

東京都青梅市最高溫來到攝氏27.1度,相當於往年7月上旬的氣溫;東京都八王子市也有26.2度、埼玉縣秩父市有26.7度、茨城縣古河市為25.6度、櫪木縣佐野市有25.4度、群馬縣高崎市也有25.2度。而在沖繩縣宇流麻市及愛媛縣新居濱市,則雙雙創下觀測史上3月最高溫紀錄。

全球變遷
全球暖化
國際新聞
日本
東京
沖繩
氣候暖化
高溫紀錄

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中金國泰與金沙江資本牽頭成立百億新能源汽車專項基金

近日,中金國泰股權投資基金管理(上海)有限公司和天津濱海高新技術產業開發區、金沙江資本三方簽署合作協定,共同出資成立總額為100億元的新能源汽車專項基金,專項用於向新能源汽車及其相關領域進行投資。

根據協定,該新能源汽車專項基金將投資於新能源汽車的相關產業,包括但不限於:新能源整車、動力電池、電動汽車電機、電子控制、充電樁、電動汽車租賃、電動汽車計費和管理平臺、新能源電站的開發和建設等。投資區域涵蓋中國大陸市場,以及海外市場。三方出資將分期到位,首期基金規模30億元,共同組建投資決策委員會。中金國泰與金沙江資本將組建基金管理公司,負責基金的日常運營和管理。

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平安保險16億美元收購汽車之家47.7%股權

日前,中國平安保險(集團)股份有限公司將以16億美元的代價,收購澳大利亞電信手中持有的中國汽車網站汽車之家47.7%的股份。

有媒體報導稱,平安集團收購澳大利亞電信持有的汽車之家股份只是一個開始。根據計畫,股權收購完成後,以平安集團為首的SPV(特殊目的實體)將對汽車之家發起全面私有化收購要約,預計6-9個月內完成。在後續的私有化過程,騰訊、京東、易車等戰略投資均會參與。私有化後的汽車之家將回歸A股上市。

平安集團接手之後

首先:加快汽車之家的私有化進程。有消息傳言稱,或許因為納斯達克上市後行情影響,估值萎縮,平安集團接手之後所建立的新財團,將對汽車之家發起全面私有化收購要約,具體計畫是,新財團將設立一個有限合夥企業投資基金到並購SPV中參與後續的私有化過程,並購將由平安基金主要發起,騰訊、京東、易車等戰略投資均會參與。私有化後的公司將在國內借殼上市,預計會在私有化之後6個月內完成。

其次:全面覆蓋保險、金融業務。汽車之家的營收主要來自經銷商黃頁業務、汽車廠商廣告服務。但是據CEO秦致透露,汽車之家現在做的經銷商黃頁業務只服務到中國新車經銷商的新車銷售環節,沒有真正覆蓋二手車、售後保養,甚至保險金融服務,相信平安集團接收之後會利用自身能力幫助汽車之家覆蓋這些環節,雙方利益達到最大化。

第三:共同發力汽車電商領域。年前已有消息稱汽車之家會收購平安集團旗下的平安好車業務,但最終兩者並未達成合作,或許意味著平安集團早有收購汽車之家的意圖。車雲菌曾預測,平安好車關閉並非意味著平安集團真的放棄了二手車這個領域,而是別有意圖。現在情況愈發明朗,例如,汽車之家旗下的二手車業務主要以C2C模式的家家好車為主,兩者或將從家家好車開始,共同發力二手車電商領域。

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樂視超級汽車LeSEE亮相 首推無人駕駛功能

4月21日,在樂視體育生態中心,樂視舉辦“無破界 不生態”為主題的春季新品發佈會。面對全球2600名媒體記者和近8000名樂迷,樂視發佈無人駕駛超級汽車。

賈躍亭與樂視超級汽車聯合創始人、全球副董事長丁磊先生用極具創意的方式揭幕了LeSEE品牌的首款概念樣車,並演示了超級汽車的自動駕駛功能。

LeSEE的這款概念車有著獨具“互聯網感”的外形,前臉配有超大炫酷的LED屏,可向路人顯示車輛狀態。這款概念車主打智慧互聯概念,不僅可以實現自動駕駛功能,還可實現自我學習,具備人臉識別、情緒識別、環境識別和路徑識別等功能。

由於時間關係,當晚的汽車亮相環節只有不到五分鐘,萬眾期待的超級汽車可以用“猶抱琵琶半遮面”來形容,觀眾們都大呼“不過癮”。丁磊表示,如果想親密接觸這款凝聚了樂視汽車生態理念的智能互聯網電動車,只需在5天之後的北京車展上一睹為快。

據丁磊透露,除了這款承載了樂視互聯電動智慧共用交通生態系統的概念車,樂視在將在近期宣佈和國內一家主流汽車集團的合作,以及在美國矽谷成立全球首家汽車主機廠與互聯網公司共同成立的人工智慧研究院——“FF& Le Future”人工智慧研究院。

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50行Python代碼實現視頻中物體顏色識別和跟蹤(必須以紅色為例)

目前計算機視覺(CV)與自然語言處理(NLP)及語音識別並列為人工智能三大熱點方向,而計算機視覺中的對象檢測(objectdetection)應用非常廣泛,比如自動駕駛、視頻監控、工業質檢、醫療診斷等場景。

目標檢測的根本任務就是將圖片或者視頻中感興趣的目標提取出來,目標的識別可以基於顏色、紋理、形狀。其中顏色屬性運用十分廣泛,也比較容易實現。下面就向大家分享一個我做的小實驗———通過OpenCV的Python接口來實現從視頻中進行顏色識別和跟蹤。

下面就是我們完整的代碼實現(已調試運行):

import numpy as np
import cv2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
lower_green = np.array([35, 110, 106])  # 綠色範圍低閾值
upper_green = np.array([77, 255, 255])  # 綠色範圍高閾值
lower_red = np.array([0, 127, 128])  # 紅色範圍低閾值
upper_red = np.array([10, 255, 255])  # 紅色範圍高閾值
#需要更多顏色,可以去百度一下HSV閾值!
# cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')  # 打開視頻文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#打開USB攝像頭
if (cap.isOpened()):  # 視頻打開成功
    flag = 1
else:
    flag = 0
num = 0
if (flag):
    while (True):
        ret, frame = cap.read()  # 讀取一幀
       
        if ret == False:  # 讀取幀失敗
            break
        hsv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green)  # 根據顏色範圍刪選
        mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) 
 # 根據顏色範圍刪選
        mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7)  # 中值濾波
        mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7)  # 中值濾波
        mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red)
        mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
        mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

        for cnt in contours:
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Green", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)

        for cnt2 in contours2:
            (x2, y2, w2, h2) = cv2.boundingRect(cnt2)
            cv2.rectangle(frame, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Red", (x2, y2 - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
        num = num + 1
        cv2.imshow("dection", frame)
        cv2.imwrite("imgs/%d.jpg"%num, frame)
        if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
            break
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如圖所示,我們將會檢測到紅色區域

最終的效果圖:

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Dev 日誌 | 一次 Segmentation Fault 和 GCC Illegal Instruction 編譯問題排查

摘要

筆者最近在重新整理和編譯 Nebula Graph 的第三方依賴,選出兩個比較有意思的問題給大家分享一下。

Flex Segmentation Fault——Segmentation fault (core dumped)

在編譯 Flex 過程中,遇到了 Segmentation fault:

make[2]: Entering directory '/home/dutor/flex-2.6.4/src'
./stage1flex   -o stage1scan.c ./scan.l
make[2]: *** [Makefile:1696: stage1scan.c] Segmentation fault (core dumped)

使用 gdb 查看 coredump:

Core was generated by `./stage1flex -o stage1scan.c ./scan.l'.
Program terminated with signal SIGSEGV, Segmentation fault.
#0  flexinit (argc=4, argv=0x7ffd25bea718) at main.c:976
976             action_array[0] = '\0';
(gdb) disas
Dump of assembler code for function flexinit:
   0x0000556c1b1ae040 <+0>:     push   %r15
   0x0000556c1b1ae042 <+2>:     lea    0x140fd(%rip),%rax        # 0x556c1b1c2146
   ...
   0x0000556c1b1ae20f <+463>:   callq  0x556c1b1af460 <allocate_array> #這裏申請了buffer
   ...
=> 0x0000556c1b1ae24f <+527>:   movb   $0x0,(%rax) # 這裏向buffer[0]寫入一個字節,地址非法,掛掉了
   ...
(gdb) disas allocate_array
Dump of assembler code for function allocate_array:
   0x0000556c1b1af460 <+0>:     sub    $0x8,%rsp
   0x0000556c1b1af464 <+4>:     mov    %rsi,%rdx
   0x0000556c1b1af467 <+7>:     xor    %eax,%eax
   0x0000556c1b1af469 <+9>:     movslq %edi,%rsi
   0x0000556c1b1af46c <+12>:    xor    %edi,%edi
   0x0000556c1b1af46e <+14>:    callq  0x556c1b19a100 <reallocarray@plt> # 調用庫函數申請內存
   0x0000556c1b1af473 <+19>:    test   %eax,%eax # 判斷是否為 NULL
   0x0000556c1b1af475 <+21>:    je     0x556c1b1af47e <allocate_array+30># 跳轉至NULL錯誤處理
   0x0000556c1b1af477 <+23>:    cltq   # 將 eax 符號擴展至 rax,造成截斷
   0x0000556c1b1af479 <+25>:    add    $0x8,%rsp
   0x0000556c1b1af47d <+29>:    retq
   ...
End of assembler dump.

可以看到,問題出在了 allocate_array 函數。因為 reallocarray 返回指針,返回值應該使用 64 bit 寄存器rax,但 allocate_array 調用 reallocarray 之後,檢查的卻是 32 bit 的 eax,同時使用 cltq 指令將 eax 符號擴展 到 rax。原因只有一個:allocate_array 看到的 reallocarray 的原型,與 reallocarry 的實際定義不符。翻看編譯日誌,確實找到了 implicit declaration of function ‘reallocarray’ 相關的警告。configure 階段添加 CFLAGS=-D_GNU_SOURCE 即可解決此問題。

注:此問題不是必現,但編譯/鏈接選項 -pie 和 內核參數 kernel.randomize_va_space 有助於復現。

總結:

  • 隱式聲明的函數在 C 中,返回值被認為是 int
  • 關注編譯器告警,-Wall -Wextra 要打開,開發模式下最好打開 -Werror。

GCC Illegal Instruction——internal compiler error: Illegal instruction

前陣子,接到用戶反饋,在編譯 Nebula Graph 過程中遭遇了編譯器非法指令的錯誤,詳見(#978)[]

錯誤信息大概是這樣的:

Scanning dependencies of target base_obj_gch
[ 0%] Generating Base.h.gch
In file included from /opt/nebula/gcc/include/c++/8.2.0/chrono:40,
from /opt/nebula/gcc/include/c++/8.2.0/thread:38,
from /home/zkzy/nebula/nebula/src/common/base/Base.h:15:
/opt/nebula/gcc/include/c++/8.2.0/limits:1599:7: internal compiler error: Illegal instruction
min() _GLIBCXX_USE_NOEXCEPT { return FLT_MIN; }
^~~
0xb48c5f crash_signal
../.././gcc/toplev.c:325
Please submit a full bug report,
with preprocessed source if appropriate.

既然是 internal compiler error,想必是 g++ 本身使用了非法指令。為了定位具體的非法指令集及其所屬模塊,我們需要復現這個問題。幸運的是,下面的代碼片段就能觸發:

#include <thread>
int main() 
{
    return 0;
}

非法指令一定會觸發 SIGILL,又因為 g++ 只是編譯器的入口,真正幹活的是 cc1plus。我們可以使用 gdb 來運行編譯命令,抓住子進程使用非法指令的第一現場:

$ gdb --args /opt/nebula/gcc/bin/g++ test.cpp
gdb> set follow-fork-mode child
gdb> run
Starting program: /opt/nebula/gcc/bin/g++ test.cpp
[New process 31172]
process 31172 is executing new program: /opt/nebula/gcc/libexec/gcc/x86_64-pc-linux-gnu/8.2.0/cc1plus
Thread 2.1 "cc1plus" received signal SIGILL, Illegal instruction.
[Switching to process 31172]
0x00000000013aa0fb in __gmpn_mul_1 ()
gdb> disas
...
0x00000000013aa086 <+38>: mulx (%rsi),%r10,%r8
...

Bingo!mulx 屬於 BMI2 指令集,報錯機器 CPU 不支持該指令集。
仔細調查,引入該指令集的是 GCC 的依賴之一,GMP。默認情況下,GMP 會在 configure 階段探測當前機器的 CPU 具體類型,以期最大化利用 CPU 的擴展指令集,提升性能,但卻犧牲了二進制的可移植性。解決方法是,configure 之前,使用代碼目錄中的 configfsf.guess configfsf.sub 替換或者覆蓋默認的 config.guess 和 config.sub

總結:

  • 某些依賴可能因為性能或者配置的原因,造成二進制的不兼容。
  • 缺省參數下,GCC 為了兼容性,不會使用較新的指令集。
  • 為了平衡兼容性和性能,你需要做一些額外的工作,比如像 glibc 那樣在運行時選擇和綁定某個具體實現。

最後,如果你想嘗試編譯一下 Nebula 源代碼可參考以下方式:

bash> git clone https://github.com/vesoft-inc/nebula.git
bash> cd nebula && ./build_dep.sh N

有問題請在 GitHub 或者微信公眾號上留言。

附錄

  • Nebula Graph:一個開源的分佈式圖數據庫
  • GitHub:
  • 知乎:
  • 微博:

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Appium+python自動化(四十一)-Appium自動化測試框架綜合實踐 – 即將落下帷幕(超詳解)

1.簡介

  今天我們緊接着上一篇繼續分享Appium自動化測試框架綜合實踐 – 代碼實現。到今天為止,大功即將告成;框架所需要的代碼實現都基本完成。

2.data數據封裝

2.1使用背景

在實際項目過程中,我們的數據可能是存儲在一個數據文件中,如txt,excel、csv文件類型。我們可以封裝一些方法來讀取文件中的數據來實現數據驅動。

2.2案例

將測試賬號存儲在account.csv文件,內容如下:

account.csv

hg2018

hg2018

hg2019

zxw2019

666

222

參考代碼

2.3enumerate()簡介

enumerate()是python的內置函數

  • enumerate在字典上是枚舉、列舉的意思
  • 對於一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串),enumerate將其組成一個索引序列,利用它可以同時獲得索引和值
  • enumerate多用於在for循環中得到計數。

2.4enumerate()使用

如果對一個列表,既要遍歷索引又要遍曆元素時,首先可以這樣寫:

參考代碼
list = ["", "", "一個", "測試","數據"]

for i in range(len(list)):

    print(i,list[i])

上述方法有些累贅,利用enumerate()會更加直接和優美:

參考代碼
list1 = ["", "", "一個", "測試","數據"]

for index, item in enumerate(list1):

        print(index,item)

3.數據讀取方法封裝

  數據讀取方法也屬於公共方法,這裏我們首先實現一下,然後將其封裝到裡邊即可。

3.1數據讀取方法實現的參考代碼

import csv


     def get_csv_data(csv_file,line):

        with open(csv_file, 'r', encoding='utf-8-sig') as file:

            reader=csv.reader(file)

            for index, row in enumerate(reader,1):

                if index == line:

                    return row

 

    csv_file='../data/account.csv'

    data=get_csv_data(csv_file,3)

    print(data)

3.2封裝

將其封裝在公共方法中,在其他地方用到的時候,直接導入調用即可。

4.utf-8與utf-8-sig兩種編碼格式的區別

UTF-8以字節為編碼單元,它的字節順序在所有系統中都是一樣的,沒有字節序的問題,也因此它實際上並不需要BOM(“ByteOrder Mark”)。但是UTF-8 with BOM即utf-8-sig需要提供BOM。

5.config文件配置

各種配置文件都放在這個目錄下。

5.1日誌文件配置 

主要是一些日誌信息的配置。

log.config

 參考代碼
[loggers]
keys=root,infoLogger

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler

[logger_infoLogger]
handlers=consoleHandler,fileHandler
qualname=infoLogger
propagate=0

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=form01
args=('../logs/runlog.log', 'a')

[formatters]
keys=form01,form02

[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

[formatter_form02]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

6.測試用例封裝

這裏宏哥舉例給小夥伴們演示:封裝註冊和登錄兩個測試用例。

6.1測試用例執行開始結束操作封裝

測試用例執行開始和結束的封裝,其他模塊用到直接導入,調用即可。

myunit.py

參考代碼
# coding=utf-8
# 1.先設置編碼,utf-8可支持中英文,如上,一般放在第一行

# 2.註釋:包括記錄創建時間,創建人,項目名稱。
'''
Created on 2019-11-20
@author: 北京-宏哥   QQ交流群:707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
import unittest
from kyb_testProject.common.desired_caps import appium_desired
import logging
from time import sleep

class StartEnd(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        logging.info('=====setUp====')
        self.driver=appium_desired()

    def tearDown(self):
        logging.info('====tearDown====')
        sleep(5)
        self.driver.close_app()

6.2註冊用例

開始註冊用例代碼邏輯的實現。

test_register.py

參考代碼
# coding=utf-8
# 1.先設置編碼,utf-8可支持中英文,如上,一般放在第一行

# 2.註釋:包括記錄創建時間,創建人,項目名稱。
'''
Created on 2019-11-20
@author: 北京-宏哥   QQ交流群:707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
from kyb_testProject.common.myunit import StartEnd
from kyb_testProject.businessView.registerView import RegisterView
import logging,random,unittest

class RegisterTest(StartEnd):
    def test_user_register(self):
        logging.info('======test_user_register======')
        r=RegisterView(self.driver)

        username = 'bjhg2019' + 'fly' + str(random.randint(1000, 9000))
        password = 'bjhg2020' + str(random.randint(1000, 9000))
        email = 'bjhg' + str(random.randint(1000, 9000)) + '@163.com'

        self.assertTrue(r.register_action(username,password,email))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

6.3登錄用例

開始登錄用例代碼邏輯的實現。

test_login.py

參考代碼
# coding=utf-8
# 1.先設置編碼,utf-8可支持中英文,如上,一般放在第一行

# 2.註釋:包括記錄創建時間,創建人,項目名稱。
'''
Created on 2019-11-13
@author: 北京-宏哥   QQ交流群:707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
from kyb_testProject.common.myunit import StartEnd
from kyb_testProject.businessView.loginView import LoginView
import unittest
import logging

class TestLogin(StartEnd):
    csv_file='../data/account.csv'

    @unittest.skip('test_login_zxw2018')
    def test_login_zxw2018(self):
        logging.info('======test_login_zxw2018=====')
        l=LoginView(self.driver)
        data=l.get_csv_data(self.csv_file,2)

        l.login_action(data[0],data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus())

    # @unittest.skip('skip test_login_zxw2017')
    def test_login_zxw2017(self):
        logging.info('======test_login_zxw2017=====')
        l=LoginView(self.driver)
        data = l.get_csv_data(self.csv_file, 1)

        l.login_action(data[0], data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus())

    @unittest.skip('test_login_error')
    def test_login_error(self):
        logging.info('======test_login_error=====')
        l = LoginView(self.driver)
        data = l.get_csv_data(self.csv_file, 3)

        l.login_action(data[0], data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus(),msg='login fail!')

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

7.小結

到此,Appium自動化測試框架就差下一篇就全部完成了,聰明的你都懂了嗎???嘿嘿!慢慢地來吧。

下節預告

下一篇,講解執行測試用例,生成測試報告,以及自動化平台,請關注宏哥,敬請期待!!!

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