1.DbUnit (安装 | 使用)
2.人力资源管理软件系统，社保定制开发哪家公司好。通源
3.用社保可以借钱的码社app有吗
4.6个高可用的开源人脸识别项目！哪个识别率最高？

DbUnit (安装 | 使用)

       è¿ç”¨DBUnit进行高效单元测试

       è¯‘者注：最近对DBUnit比较感兴趣，看到这篇文章就翻译出来和大家共享，不过我也是New

       Hand，所以翻译不好的地方请大家指正。我的MSN:zhlihui@hotmail.com,保通如果大家有什么好的资源和经验欢迎和我交流.

        引入DBUnit

       çŽ°å®žç³»ç»Ÿä¸­é€šå¸¸ä¼šæœ‰ä¸€äº›å…·æœ‰å¤–部依赖性的对象，这些对象和数据库或者其他对象存在诸多关联。如果我们对这样的对象编写单元和组件级测试的话，可以想象将是非常麻烦的一件事.因为这种外部依赖性的存在，使的我们很难将对象孤立出来进行测试。经常提及的白盒测试法，基本上就是通过控制对象的外部依赖性来达到隔离对象的目的，使的可以操作这些对象的状态和相关行为。

        运用 模拟对象(mock objects)

       æˆ–者stubs，就是一个控制对象外部依赖性的解决方案。通过隔离那些关联的数据库访问类，象JDBC的相关操作类，对于控制对象外部依赖性将是很有效的。但模拟对象的解决方案对一些特殊的应用系统架构就显得力不从心了，象那些运用了EJB的CMP(container-managed

       persistence)或者 JDO(java Data

       Objects)的应用系统架构，在这些架构里，数据库的访问对象是在最底层的而且很隐蔽。

        由Manuel Laflamme

       ç¼–写的开放源代码的DBUnit架构体系，对于控制系统内部的数据库依赖性提供了一个非常不错的解决方案。他允许程序员在整个的测试过程中自由的管理控制数据库的状态，这很重要。利用DBUnit，在测试之前，我们可以给目标数据库植入我们需要的数据集，而且，在测试完毕后，数据库完全能够回溯到测试前的状态。

       åœ¨å¾ˆå¤šæˆåŠŸçš„软件项目中，测试自动化往往是关键的层面。DBUnit允许开发人员创建测试用例代码，在这些测试用例的生命周期内我们可以很好的控制数据库的状态。而且,这些测试用例是很容易实现自动化的。这样在测试过程中我们无须对它进行人工的干预，为人工干预造成的后果而担心就更没必要了。

        简单介绍

       é…ç½®ä½¿ç”¨DBUnit的第一步我们首先需要知道如何生成数据库schema，这个文件是XML格式的，其中包括了数据库的表及相关数据信息。

       ä¾‹å¦‚，这里有一个数据库表employee

       ï¼Œæˆ‘们可以用SQL的形式这样将他表示出来。

       è€Œä¸”，我们可以看到，一个简单的数据集可以这样表示

       åœ¨DBUnit中，上面这个表和抽样数据信息可以用XML文件的形式这样表示：

        <EMPLOYEE employee_uid='1'

        start_date='--'

        first_name='Andrew'

        ssn='xxx-xx-xxxx'

        last_name='Glover' />

        这个生成的XML格式的文件可以作为系统所需的所有种子文件(seed

       files)的样本模版.

       ä¸ºç›¸äº’关联的测试场景创建多个种子文件是一个很有效的策略，就象通过不同的数据库文件来区分隔离数据库状态是一个道理。多种子文件策略可以将我们的测试目标锁定到较小的范围，目标数据可以只针对数据库的表，而不是整个数据库。

        为了给目标数据库植入不同的职员记录，我们需要的XML数据文件如下所示：

        <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>

        <dataset>

        <EMPLOYEE employee_uid='1'

        start_date='--'

        first_name='Drew' ssn='--'

        last_name='Smith' />

        <EMPLOYEE employee_uid='2'

        start_date='--'

        first_name='Nick' ssn='--'

        last_name='Marquiss' />

        <EMPLOYEE employee_uid='3'

        start_date='--'

        first_name='Jose' ssn='--'

        last_name='Whitson' />

        </dataset>

       çŽ°åœ¨ï¼Œè¦è®©DBUnit和我们所需的数据库schema一起工作了，对于程序员来说，我们使用DBUnit进行测试可以有两种选择：通过直接编码方式进行测试或者与Ant结合.

        编码方式

       DBUnit框架提供了一个基本的抽象测试用例类，叫做DatabaseTestCase，它是JUnit框架中的基础类TestCase的子类。如果我们使用这个类必须首先实现两个钩子方法(hook

       methods)：getConnection()和getDataSet().

       æ–¹æ³•getConnection()需要返回一个IDatabaseConnection类型的对象，这个对象是一个基于普通JDBC连接的包装类。例如，下面的代码段演示了在MySQL数据库环境下，IDatabaseConnection类型连接对象的创建方法。

        protected IDatabaseConnection getConnection()

        throws Exception {

        Class driverClass = Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver");

        Connection jdbcConnection = DriverManager.getConnection(

       "jdbc:mysql://.0.0.1/hr", "hr", "hr");

        return new DatabaseConnection(jdbcConnection);

       }

       æ–¹æ³•getDataSet()返回一个IDataSet类型对象，其实，说白了，他就是我们先前提到的XML数据的种子文件的另一种表现形式。

        protected IDataSet getDataSet() throws Exception {

        return new FlatXmlDataSet(

        new

       FileInputStream("hr-seed.xml"));

        }

       æœ‰äº†è¿™ä¸¤ä¸ªåŸºæœ¬çš„方法以后，DBUnit就可以按照它预先缺省的行为工作了。DatabaseTestCase类提供了两个fixture（我叫它固件，不知仁兄同意否？）方法来控制测试前和测试后的数据库状态。这两个方法就是：

       getSetUpOperation() 和 getTearDownOperation().

       ä¸€ç§é«˜æ•ˆçš„实施方案就是让getSetUpOperation()方法执行REFRESH操作，通过这个操作,我们可以用种子文件中的数据去更新目标数据库里的数据。接下来，就是getTearDownOperation()，让他去执行一个NONE操作，也就是什么也不执行。

        protected DatabaseOperation getSetUpOperation()

        throws

       Exception {

        return DatabaseOperation.REFRESH;

        }

        protected DatabaseOperation getTearDownOperation()

        throws

       Exception {

        return DatabaseOperation.NONE;

        }

       è¿˜æœ‰ä¸€ç§æœ‰æ•ˆçš„方法就是在getSetUpOperation()方法中执行CLEAN_INSERT操作，这样首先会将目标数据库中与我们提供的种子文件一致的数据删除，然后将我们提供的数据插入到数据库中。这个实施顺序保证了我们对数据库的精确控制。

        代码样例

       åœ¨ä¸€ä¸ªåŸºäºŽJ2EE的人力资源系统中，我们很希望对某个数据操作周期实现测试自动化,这个操作周期包括职员的新增，检索，更新和删除。远程接口定义了下列的业务方法（为了简洁清楚，省略了方法中的throws子句）.

       //译者注：这里的EmployeeValueObject类型对象，译者认为是代表职员实体信息的对象。

       public void createEmployee( EmployeeValueObject emplVo )

       public EmployeeValueObject getEmployeeBySocialSecNum( String ssn )

       public void updateEmployee( EmployeeValueObject emplVo )

       public void deleteEmployee( EmployeeValueObject emplVo )

        测试getEmployeeBySocialSecNum()方法

       éœ€è¦æ¤å…¥ä¸€æ¡æ•°æ®åˆ°ç›®æ ‡æ•°æ®åº“中，另外，测试deleteEmployee()方法和updateEmployee()方法时，同样也是在先前植入的这条记录的基础上进行。最后，测试类会首先利用createEmployee()方法创建一条记录，同时我们需要校验执行这个方法时，是否会有异常发生。

       ä¸‹é¢è¿™ä¸ªDBUnit种子文件，叫做"employee_hr_seed.xml",下面将用到这个文件。

        <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>

        <dataset>

        <EMPLOYEE employee_uid='1'

        start_date='--'

        first_name='Drew' ssn='--'

        last_name='Smith' />

        <EMPLOYEE employee_uid='2'

        start_date='--'

        first_name='Nick' ssn='--'

        last_name='Marquiss' />

        <EMPLOYEE employee_uid='3'

        start_date='--'

        first_name='Jose' ssn='--'

        last_name='Whitson' />

        </dataset>

        测试类 EmployeeSessionFacadeTest

       ,需要扩展DBUnit的基础类DatabaseTestCase并且必须提供对getConnection()和getDataSet()方法的实现，在getConnection()方法中将获得与EJB容器初始化时一样的数据库实例，getDataSet()方法负责读取上面提及的employee_hr_seed.xml文件的数据。

       æµ‹è¯•æ–¹æ³•ç›¸å½“简单，因为DBUnit已经为我们处理了复杂的数据库生命周期任务。为了测试getEmployeeBySocialSecNum()方法，只需要简单的传递一个存在于种子文件中的社保代码号即可,比如

       "--".

       //译者注：EmployeeFacade 类型对象，译者认为是代表底层数据库数据的映射体

       public void testFindBySSN() throws Exception{

        EmployeeFacade facade = //obtain somehow

        EmployeeValueObject vo =

        facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo shouldn't be null", vo);

        TestCase.assertEquals("should be Drew",

        "Drew", vo.getFirstName());

        TestCase.assertEquals("should be Smith",

        "Smith", vo.getLastName());

       }

       ä¸ºäº†ç¡®ä¿æ“ä½œå‘¨æœŸä¸­çš„创建职员方法createEmployee()没有问题，我们只需简单的执行一下这个方法，然后校验一下看有没有异常抛出，另外，下一步我们要做的就是在这条新增的记录上进行查找操作，看是否可以找到刚创建的记录。

        public void testEmployeeCreate() throws Exception{

        EmployeeValueObject empVo = new EmployeeValueObject();

        empVo.setFirstName("Noah");

        empVo.setLastName("Awan");

        empVo.setSSN("--");

        EmployeeFacade empFacade = //obtain from somewhere

        empFacade.createEmployee(empVo);

        //perform a find by ssn to ensure existence

       }

       æµ‹è¯•updateEmployee()方法包括四步，首先查找我们需要被更新的那条记录，然后更新它，紧接着，重新查找这条记录，确认更新操作是否有效。

        public void testUpdateEmployee() throws Exception{

        EmployeeFacade facade =//obtain facade

        EmployeeValueObject vo =

       facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo was null", vo);

        TestCase.assertEquals("first name should be Jose", "Jose",

       vo.getFirstName());

        vo.setFirstName("Ramon");

        facade.updateEmployee(vo);

        EmployeeValueObject newVo =

       facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo was null", newVo);

        TestCase.assertEquals("name should be Ramon", "Ramon",

       newVo.getFirstName());

       }

       ç¡®ä¿æ•°æ®æ“ä½œå‘¨æœŸä¸­çš„删除操作deleteEmployee()的方法和testUpdateEmployee()方法基本类似。

       å®ƒåˆ†ä¸ºä¸‰æ­¥ï¼šé¦–先查找一个已存在的记录实体，然后移除，最后再对相同的记录进行查找，确认这条记录没有被查到。

       public void testDeleteEmployee() throws Exception{

        EmployeeFacade facade = //obtain facade

        EmployeeValueObject vo = facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.assertNotNull("vo was null", vo);

        facade.deleteEmployee(vo);

        try{

        EmployeeValueObject newVo =

       facade.getEmployeeBySocialSecNum("--");

        TestCase.fail("returned removed employee");

        }catch(Exception e){

        //ignore

        }

       }

       ä¸Šè¿°è¿™äº›æµ‹è¯•ä»£ç å¾ˆç®€å•ä¹Ÿå¾ˆå®¹æ˜“理解.因为这些代码唯一的职责就是测试，已经完全从系统程序代码中独立出来，这使测试变的简单。并且，这些测试用例的自动化也很容易实现。

        与Ant的结合

       ç›¸å¯¹äºŽæ‰©å±•DBUnit中的基础类DatabaseTestCase,DBUnit框架中自带Ant功能,允许我们可以在Ant的build.xml文件中控制数据库的状态.这个功能是相当强大的，因为对于作成的诸多测试用例，它提供了一个相当简洁的解决方案。比如。在Ant中运行JUnit测试,就象下面定义一个任务一样简单明了。

       <junit printsummary="yes" haltonfailure="yes">

        <formatter type="xml"/>

        <batchtest fork="yes"

        todir="${ reports.tests}">

        <fileset dir="${ src.tests}">

        <include name="**/*Test.java"/>

        </fileset>

        </batchtest>

       </junit>

       DBUnit任务过程中，为了在Junit任务前后控制数据库的状态，我们需要创建一个"setup"操作，在这个操作中种子文件中的数据内容会被插入的数据库中。

       <taskdef name="dbunit"

        classname="org.dbunit.ant.DbUnitTask"/>

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="INSERT"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

       ç„¶åŽï¼Œè¿˜éœ€è¦ä¸€ä¸ª"tear

       down"操作,在这个操作中，"setup"操作插入的记录被从目标数据库中删除了。

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="DELETE"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

       ç”¨ä¸Šé¢çš„代码来包装JUnit任务，能够在批量测试前有效的装载数据到目标数据库中，并且在测试结束后，将已装载的全部数据删除。

       <taskdef name="dbunit"

        classname="org.dbunit.ant.DbUnitTask"/>

       <!-- set up operation -->

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="INSERT"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

       <!-- run all tests in the source tree -->

       <junit printsummary="yes" haltonfailure="yes">

        <formatter type="xml"/>

        <batchtest fork="yes" todir="${ reports.tests}">

        <fileset dir="${ src.tests}">

        <include name="**/*Test*.java"/>

        </fileset>

        </batchtest>

       </junit>

       <!-- tear down operation -->

       <dbunit driver=" org.gjt.mm.mysql.Driver "

        url=" jdbc:mysql://.0.0.1/hr "

        userid="hr"

        password="hr">

        <operation type="DELETE"

        src="seedFile.xml"/>

       </dbunit>

        结论

       èƒ½å¤Ÿåœ¨æµ‹è¯•å‘¨æœŸå†…管理数据库的状态，DBUnit框架的这个功能特性使得测试用例代码的创建和应用的周期大大缩短。而且，通过控制数据库这个主要的依赖对象，使的利用DBUnit框架的的测试更容易自动化。

       DBUnit精妙的设计，使的学习使用它变得很简单。在你的测试方案中，如果你能够正确的使用它，那么带来的将是代码稳定性方面的大幅度增强，当然还会使你的开发团队信心倍增。

人力资源管理软件系统，定制开发哪家公司好。软件

       传统的社保二手车交易源码定制开发是找其他人弄，其实利用华创信息管理平台也可以自己搭建，通源就不用求别人了，码社而且自己可根据需要随时调。保通

        

       该平台是软件一款综合性的信息管理软件，面向非专业人士，社保无需编程，通源能让用户自由建表、码社自定义字段，保通因此能管理各种数据。软件对你来说，在平台里把人力资源管理所要的表格建起来，再设置登录帐号及权限，部落顶帖源码大家就可录入数据、共享数据了。比如，员工信息表、薪资信息表、考勤信息表...等等。至于操作界面、数据存储等细节由平台自动完成。

        

       给个实例截图，是上海一家公司利用它做的人力资源管理，供你参考：

        

       其它几个功能对你也可能有用：

       ●支持多用户同时访问，具有完善的权限，各类人员的增删改及查看权均可详细控制；

       ●具有自动提醒功能，可用于合同到期提醒、薪资发放提醒等；

       ●可自由设置各种计算公式，可按照自己计算方式计算各薪资项目、社保金额等。gdal tiff源码分析

       ●支持excel数据的导入导出，现有的数据无需再次输入，可直接导入到本系统中。

        

       希望对你有帮助。

用社保可以借钱的app有吗

       如果您有急用钱的需求，建议您一定要选择靠谱的大品牌正规渠道，有钱花是度小满金融（原百度金融）旗下的信贷服务品牌，安全值得信赖，具有申请简便、放款快、借还灵活、息费透明、安全性强等特点。有钱花的申请条件主要分为年龄要求和资料要求两个部分。

       一、年龄要求：在-周岁之间。特别提示：有钱花谢绝向在校大学生提供消费分期贷款，威视视频源码如您是在校大学生，请您放弃申请。

       二、资料要求：申请过程中需要提供您的二代身份证、本人借记卡。

       注意：申请只支持借记卡，申请卡也为您的借款银行卡。本人身份信息需为二代身份证信息，不能使用临时身份证、过期身份证、一代身份证进行申请。

       此条答案由有钱花提供，希望对您有帮助。有钱花作为度小满金融（原百度金融）旗下的信贷品牌，为用户带来方便、快捷、安心的android有源码吗互联网信贷服务，最高可借额度万。

6个高可用的开源人脸识别项目！哪个识别率最高？

       实时人脸识别系统在计算机视觉领域热度不减，多家公司正积极开发解决方案以入局增长市场。相较于传统方法，实时人脸识别系统在连续帧中捕捉同一人物的多个实例，提供显著优势。对于开发者而言，开源项目成为探索实时人脸识别技术的起点。这类项目拥有公开源代码，开发者可以深入理解其运作机制，并确保数据安全。本文将指引初级开发者了解最佳开源人脸识别项目，并探讨为何选择开源软件为最佳策略。

       开源人脸识别项目提供了丰富的功能和独特特性，但基本流程相似：首先，部署摄像头并开始视频流，确保足够的光线和清晰的分辨率，以便完整捕获用户面部。接着，通过运动检测避免过载人脸识别服务器。这一过程需要摄像头放置得当，确保高效识别。

       选择开源项目的优势显而易见：确定数据处理方式、代码质量更高、许可成本更低、更不易过时且通常代表成熟代码。开源软件允许开发人员快速理解代码并激发创新。

       本文精选出最佳开源人脸识别软件，以供开发者参考：

       1. Deepface：支持FaceNet和InsightFace等识别方法，具备REST API，但仅支持验证功能。最新版本为0.0.。

       2. CompreFace：年7月发布，以其轻便的REST API和易于集成的特性受到青睐。同时，它支持同时识别多个视频流中的人脸，且处于活跃开发阶段，最新版本为0.5。

       3. Face Recognition：提供Python API和二进制命令行工具，易于安装，但缺少重大更新，准确率为.%，且无REST API。

       4. InsightFace：采用最新最准确的人脸检测和识别方法，准确率高达.%，缺点在于不易操作。

       5. FaceNet：准确率.%，但缺少REST API，最后一次更新在年4月。

       6. InsightFace-REST：基于Docker的解决方案，提供方便的REST API，性能提升显著，最新版本为v0.5.9.6。但仅提供人脸嵌入，需自行实现分类器。

       综上，本文精选的开源人脸识别项目各具特色，为开发者提供多样化选择。在实际应用中，应根据项目需求和优先级，选择合适的开源软件。尽管这些项目在功能上存在差异，但均能提供高质量的实时人脸识别体验。

       拓展阅读：人脸识别技术作为生物识别技术的代表，以其高精度、易用性、稳定性和防假冒性，在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗及其他民用安全控制等行业展现出广阔的应用前景。随着技术的不断进步，人脸识别技术在智能门禁、周界安全、景区人流量统计等场景中得到广泛应用。TSINGSEE青犀视频研发团队正积极开发AI技术，如人脸检测、人脸识别、人流量统计、安全帽检测等，并将其融入现有的视频平台中，如EasyCVR视频融合云服务，提供AI人脸识别、车牌识别、语音对讲、云台控制、声光告警、监控视频分析与数据汇总等功能，满足不同场景的需求。