实战 机器ruby
盘点一个Python自动化办公实战案例（二）
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。 【温馨提示】 遇到表达不清的，能稍微描述下，想要达成的结果吗？在excel上，或者画图也行。最好是把你想要的结果展示在excel中，另外，你展示的这个表格最好做个小的de ......
机器学习笔记（三）简单手写识别
目标 实现一个简单的手写识别的脚本，同样的，流程分五步走： 读入数据 初始化模型 训练模型 训练样本集乱序 校验数据有效性 前期准备 前期需要将库导入，还需要进行一些初始化操作 数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库 点击查看代码 #加载飞桨和相关类库 import paddle from p ......
2023最新中级难度Ruby面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度Ruby面试题合集 问: 请解释一下Ruby中的方法可见性修饰符有哪些，分别代表什么含义？ 在Ruby中，方法可见性修饰符用于定义一个方法或变量在类和子类中的可见性和可访问性。这些修饰符可以控制其他代码对它们的访问权限。以下是Ruby中主要的方法可见性修 ......
2023最新高级难度Ruby面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度Ruby面试题合集 问: 在Ruby中，如何使用C API来扩展Ruby的功能？请举例说明。 在Ruby中，可以通过C API来扩展Ruby的功能。使用C API编写Ruby扩展可以实现高性能的代码，并且允许你利用C语言的强大功能和灵活性。 以下是一个简 ......
AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件
AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
一线管理者的实战指南
传达需求：准确具体要求复述：对齐信息探讨目的：思辨执行（这么做，就是为了让他主动思考：要达到目的，那么要做哪几件事？具体该怎么干？有什么路径？在工作的过程，是充满着变化的，必须要有思辨的执行力。所以，你一定要告诉他，做这件事的目的和意义。）确认边界：合理授权（核心就是你要告诉他，什么是可以授权的，哪 ......
机器学习-无监督机器学习-层次聚类-20
目录1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering2. 分裂聚类3. BIRCH 1.凝聚聚类 Agglomerative Clustering 在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 最初将每个样本点看 ......
机器学习-无监督机器学习-密度聚类DBSCAN-19
目录1. DBSCAN2. OPTICS2. MeanShift 1. DBSCAN Density based clustering DBSCAN不要求我们指定cluster簇的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的cluster簇中工作得非常好。它没有质心，聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的 ......
Pandas数据分析实战（Pandas in action）第3章 Series 方法
Pandas 数据分析实战 第 3 章 Series 方法 read_csv() 导入数据集 pd.read_csv(filepath_or_buffer="./file/chapter_03/pokemon.csv") # 或者 pd.read_csv("./file/chapter_03/pok ......
APISIX dubbo-proxy 实战
APISIX APISIX 声称支持 Dubbo Proxy 实践 主要是 APISIX 官方网站上的这篇博客写的问题很大。 博客上写的 HTTP2DubboService 实现类 @Component public class HTTP2DubboServiceImpl implements HT ......
Spring Boot 3.0 升级 实战踩坑记录
转载自：https://juejin.cn/post/7176204472082038840 Spring Boot 3.0 升级 实战踩坑记录 Spring Boot常用于Java后端开发，于2022年11月24日正式发布了3.0.0版本，带来了全新的特性、升级了依赖版本乃至Java版本，与此同时 ......
Microsoft Azure AI 机器学习笔记-1
机器学习的基本内容学习笔记-01，学习链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/ ......
【UniApp】-uni-app-项目实战页面布局(苹果计算器)
前言 经过前面的文章介绍，基本上 UniApp 的内容就介绍完毕了 那么从本文开始，我们就开始进行一个项目的实战 这次做的项目是苹果计算器，这个项目的难度不是很大，但是也不是很简单，适合练手 创建项目 打开 HBuilderX，点击左上角 文件 -> 新建 -> 项目： 搭建基本布局 项目创建完毕之 ......
Redis_实战2
Redis_实战2 秒杀优化 异步秒杀流程 将判断库存 & 判断重复下单 逻辑交给Redis 将耗时长的写数据库操作交给异步线程。 Redis：Key-stock:优惠券id，value-库存String（判断库存充足） Redis：Key-order:优惠券id，value-用户id Set（判断 ......
django-rest-framework搭建平台实战教程四-使用fast-crud集成后端权限功能
FastCrud （简称fs） 是基于Vue3的面向配置的crud开发框架，快速开发crud功能，可作为低代码平台的基础框架。 安装并启动项目 参考http://fast-crud.docmirror.cn/guide/start/demo.html 我用的是fs-admin-element .en ......
【用户案例】走进南海法院：点赞数字机器人，见证审执“加速度”
11月27日下午3时，在南海法院一间办公室内，几台无人操作的电脑竟自动模拟人对鼠标键盘的操作，先自动读取办案人员提供的案件列表，一步步地生成文书，后对相应的案件发起财产查询。 这是数字机器人的应用状态。2023佛山口碑榜“品质口碑市民体验游”观察团实地参观南海法院数字机器人管理中心等建设成果，市民们 ......
Redis_实战
Redis_实战 部署： 前端：部署在Nginx 后端：部署在tomcat 短信登录 session原理： 每一个session都有一个id，当你访问tomcat服务器时，id就自动写到coockie中了，以后请求就带着id，就可以根据id找到session。（每一个浏览器再发请求时都有一个独立的s ......
Steam验证后提示“您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人”
解决方法： 用手机l登录此网址：https://store.steamchina.com/join/?snr=1_4_4__more-content-login，进行验证即可 注意：用流量 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18
目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结： 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感，更新中心点的时候，是对于该簇的所有样本点求平均，这种方式对于异常样本特 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans-17
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
26.基于 page object 模式的测试框架优化实战
目录 异常处理（弹窗黑名单） 日志记录 报告生成 测试数据的数据驱动 异常弹框处理 定义黑名单列表 处理弹框 # 声明一个黑名单 def black_wrapper(fun): def run(*args, **kwargs): basepage = args[0] try: return fun( ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
Python+Selenium框架实战系列003----测试数据分离与ddt技术&断言
一、测试数据分离 1、新建testData文件夹，新建login_data.py文件，如下所示： 2、在login_datas.py文件中存放测试用例数据，如下所示： # 正常场景 success_data = {"mobile": "17839196010", "pwd": "duhui94619 ......
java接口自动化测试实战002----测试数据封装及ExcelUtil优化
一、利用testNG测试框架进行封装 1、封装实现 新建测试类，类中新增多个方法，每个方法存储一条测试数据并调用HttpUtl类中的doGet或doPost方法。缺点：代码复杂、繁琐，且不适用测试数据量大的情况。 2、封装步骤 （1）maven的pom.xml文件中添加testNG测试框架的依赖，如 ......
java接口自动化测试实战003----fastjson处理传入参数为JSON格式数据
一、fastjson概述 1、概述 fastjson是阿里爸爸开发的一款专门用于Java开发的包，可以方便的实现json对象与JavaBean对象的转换，实现JavaBean对象与json字符串的转换，实现json对象与json字符串的转换。 2、常用API fastjson API 入口类是com ......
java接口自动化测试实战004----分表存储接口信息和用例信息之CaseUtil和RestUtil
一、分表存储用例信息和接口信息 1、实现思想 将用例相关信息存储在用例表单中，将接口信息存储在接口信息表单中，创建对应的类存储表单中的信息。 2、实现步骤 （1）修改表格文件，分表存储用例信息和接口信息，如下图所示： （2）修改ExcelUtil中的读取函数datas，让表单名称以参数形式传入，如下 ......
2023最新初级难度Ruby面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度Ruby面试题合集 问: 什么是Ruby语言？请简要介绍一下Ruby的特点和用途。 Ruby是一种面向对象的、动态类型的脚本语言，由日本人松本行弘（Yukihiro Matsumoto）于1993年开发。它的设计目标是简单、易读和易于编写，同时具有强大的 ......
前端监控系统Sentry企业级实战
一、前端监控系统 1. 什么是监控系统？为什么要对项目监控？ 在IT界内，监控系统指对项目运行的各项指标的实时记录的系统或服务，旨在提升项目质量和量化项目的各项指标，为项目发展提供可量化的依据。 一般来说项目监控是为了： 更快的发现和解决线上问题； 做产品和制定需求的决策依据； 为业务扩展提供了更多 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......