revit模型 过程 教程

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十四)

## 前言 我们在使用selenium进行自动化测试的过程中,遇到输入框时,我们可以使用send_keys()输入内容,也可以使用键盘事件向输入框内输入内容,只是使用键盘事件时需要导入Keys,作为一款强大的工具,selenium有的功能,playwright也有,playwright同样可以使用键 ......
软件测试 神器 playwright 教程 软件

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十五)

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/83ded28e4e8d44ba8efe2c5e7b44cd31.png) ## 前言 鼠标为我们使用电脑提供了很多方便,我们看到的东西就可以将鼠标移动过去进行点击就可以打开或者访问内容,当页面内容过长时,我们也可以使 ......
软件测试 神器 playwright 教程 软件

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十六)

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/98dbb7353a4e4a4fb848f69316245e5a.png) ## 前言 我们使用selenium进行元素拖拽时,通常要使用ActionChains来实现drag_and_drop的操作,playwrig ......
软件测试 神器 playwright 教程 软件

进程/线程模型

进程/线程模型 进程模型 (一)多道程序设计 (Multi programming) 允许多个程序同时进入内存并运行,其目的是为了提高系统效率。 并发环境与并发程序 并发环境:一段时间间隔内,单处理器上有两个或两个以上的程序同时处于开始运行但尚未结束的状态,并且次序不是事先确定的。 并发程序:在并发 ......
线程 进程 模型

软件测试|Python科学计算神器numpy教程(二)

## 前言 上一篇文章我们介绍了numpy的安装和ndarray的部分知识,本篇文章我们来介绍一下numpy的数组的常用属性以及创建数组相关内容。 ### 数组常用属性 1. ndarray.shape shape 属性的返回值一个由数组维度构成的元组,比如 2 行 3 列的二维数组可以表示为(2, ......
软件测试 神器 科学 教程 Python

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(十九)

## 前言 我们日常工作中,经常会遇到我们的页面内容较多,一个屏幕范围无法完整展示内容,我们就需要滚动屏幕去到我们想要的地方,如下页面,我们想要在豆瓣首页,内容并不完整,如果我们想要直接点击电影模块中的选电影按钮,是需要往下滑动的。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csd ......
软件测试 神器 playwright 教程 软件

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(十七)

## 前言 上篇文章我们介绍了使用playwright下载文件的方法,本篇文章我们将介绍使用playwright上传文件。 上传文件是我们经常需要面对的场景,如果我们使用的是selenium,那我们的操作会比较复杂,因为有的文件上传是input控件,有些是需要我们直接传文件地址,一旦弹出文件选择框的 ......
软件测试 神器 playwright 教程 软件

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十)

## 前言 我们都知道,selenium可以实现Chrome浏览器的复用,绕过登录步骤,实现cookie的复用,playwright同样也可以实现该功能。 ### 环境设置 我们在使用selenium进行浏览器复用时,需要提前将Chrome浏览器配置到我们的环境变量中,具体步骤如下: 1. 找到Ch ......
软件测试 神器 playwright 教程 软件

软件测试|web自动化测试神器playwright教程(二十二)

## 前言 工作和生活中,经常会遇到我们需要进行选择的情况,比如勾选,或者我们选择性别,男女两个性别总是不能同时选中的,比如我们在选择兴趣爱好时,我们可以选择多个自己感兴趣的话题,比如篮球足球电竞等话题。我们在执行自动化测试的过程中,必须要学会处理这样的情况。 ### 页面示例 以下面的界面为例: ......
软件测试 神器 playwright 教程 软件

在机器学习中使用 SHAP 值实现模型可解释性

在这篇博文中,我们介绍了 SHAP 值,这是一种解释机器学习模型输出的方法。我们已经展示了如何使用 SHAP 值来解释单个预测和模型的整体性能。我们还提供了如何在实践中使用 SHAP 值的示例。 ......
解释性 模型 机器 SHAP

模型选择、过拟合和欠拟合

# 训练误差和泛化误差 - **训练误差:模型在训练数据上的误差** - **泛化误差:模型在新数据上的误差** 例子:根据摸考成绩来预测未来考试分数 - 在过去的考试中表现很好(训练误差)不代表未来考试一定会好(泛化误差) - 学生A通过背书在摸考中拿到很好成绩 - 学生B知道答案后面的原因 类似 ......
模型

EQ-BDS面板使用iPanel教程

# 让EQ-BDS面板接入iPanel网页面板 ## 0.更新面板到最新版本 ## 1.下载iPanel_Host 去EQ面板网盘下载[https://wwzv.lanzoue.com/b03j2esyb](https://wwzv.lanzoue.com/b03j2esyb) 密码:h3ik 下载 ......
面板 教程 EQ-BDS iPanel BDS

流畅的python笔记 (一) 1.python的数据模型

python的数据模型:python风格的设计思想完全体现在Python的数据模型上,而数据模型所描述的API,为使用最地道的语言特性来构建你自己的对象提供了工具。数据模型其实是对 Python 框架的描述,它规范了这门语言自身构建模块的接口,这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器 ......
python 模型 笔记 数据

可与ViT一较高下,DeepMind从稀疏转向Soft混合专家模型

前言 对于谷歌 DeepMind 的 Soft MoE,有人表示:「即使它不是万能药,仍可以算得上一个突破」。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全 ......
高下 DeepMind 模型 专家 Soft

nacos教程

创建三个名称不一样的包 nacos1,nacos2,nacos3 application.properties下修改为不同的ip ``` 分别为8848,8858,8868 ``` 配置好数据库信息,我的为 ``` #*************** Config Module Related Con ......
教程 nacos

深入理解并发编程艺术之内存模型

随着硬件技术的飞速发展,多核处理器已经成为计算设备的标配,这使得开发人员需要掌握并发编程的知识和技巧,以充分发挥多核处理器的潜力。然而并发编程并非易事,它涉及到许多复杂的概念和原理。为了更好地理解并发编程的内在机制,需要深入研究内存模型及其在并发编程中的应用。本文将主要以 Java 内存模型来探讨并 ......
模型 内存 艺术

SV 第三章 过程语句和子程序

# SystemVerilog验证 ## 3 过程语句和子程序 在编写验证代码的时候,很多代码是在任务和函数里面的,SV增加了很多改进,使其更接近C语言。 ### 3.1 过程语句 和C++类似,SV在for循环中可以定义循环变量,作用域在循环体内,同时也添加了自增自减运算符,即++ --。对于循环 ......
子程序 语句 过程 第三章 SV

麻雀数据记录教程

1. 在对局开始前需要写出半庄数 (这个可以在打完之后写), 人数. 并换一行写出人员名单, 例如 ``` 6 4 手抓肉 feicheng 飘雪 62 ``` 2. 对每个半庄, 首先按照起家顺序写出各家名字, 例如 ``` 手抓肉 feicheng 62 飘雪 ``` 就表示手抓肉东起, fei ......
麻雀 教程 数据

2023西工大数模校赛部分模型--基于Delaunay的3维点云分割代码

```python %matplotlib widget import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl from scipy.spatial import Delaunay from sklearn.cluster i ......
Delaunay 模型 代码 部分 2023

R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9390 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯向量自回归(BVAR)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 介绍 向量自回归(VAR)模型的一般缺点是,估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此,随着滞后次数的增加,每个参数 ......
向量 变量 模型 语言 代码

ChatGenTitle:使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型

# ChatGenTitle:使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型 ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d9ebd58f8f8347529434f3c2f4a01bbf968de28691524fa3 ......
模型 论文 ChatGenTitle 题目 arXiv

服务端apk打包教程

本文我将给大家介绍一个 apk 打包工具 VasDolly 的使用介绍、原理以及如何在服务端接入 VasDolly 进行服务端打渠道包操作。 # 使用介绍 ![](https://files.mdnice.com/user/40549/f5237f40-854b-43dd-9786-d0f7aff0 ......
教程 apk

通达信指标使用教程

通达信指标使用教程 作者: 深海游鱼 QQ:396068801 日期:2023年8月 目录 1. 通达信版本 2. 电脑端 2.1. 导入指标 2.2. 应用主图指标 2.3. 选股操作 3. 手机端 3.1. 导入指标 3.2. 主图应用 3.3. 选股方法 4. 教程结束 1. 通达信版本 当前 ......
指标 教程

Sql Server 存储过程

Access文件导入数据 USE [Usp]GO/****** Object: StoredProcedure [dbo].[usp_DaoRuAccess] Script Date: 2023/8/5 11:02:51 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_ID ......
过程 Server Sql

基于自适应ICP算法的三维模型配准matlab仿真

1.算法理论概述 三维模型配准是三维重建、三维建模、机器人视觉等领域中重要的基础问题。在三维模型配准中,自适应ICP算法是一种常用的配准算法,可以快速而准确地将多个三维模型进行配准和融合。本文将从专业角度详细介绍基于自适应ICP算法的三维模型配准算法,包括算法的实现步骤、数学公式及其推导过程等。 1 ......
算法 模型 matlab ICP

pandas教程:第一章

列表推导式 In : [2*x for i in range(5)] Out: [0, 2, 4, 6, 8] 相当于循环的简写 这样的东西还可以循环嵌套,从而实现双重循环 完整的语法应该是: new_list = [expression for item in iterable if condit ......
教程 pandas

dbt pacakge 模型引用

dbt 的package 能力可以方便的实现模型的共享,以下是一个简单的示例,实际上我以前写过(很早了,目前dbt 变化还是很大的) 外部模型引用使用说明 实际上是通过ref宏,明确声明包名以及模型,格式{{ref(<project or package name>,<model name>)} 示 ......
模型 pacakge dbt

【教程】AWD中如何通过Python批量快速管理服务器?

# 前言 很多同学都知道,我们常见的CTF赛事除了解题赛之外,还有一种赛制叫AWD赛制。在这种赛制下,我们战队会拿到一个或多个服务器。服务器的连接方式通常是SSH链接,并且可能一个战队可能会同时有多个服务器。 本期文章,我们来详细讲述一下如何使用Python绝地反击、逆风翻盘。 # 万能的Pytho ......
服务器 教程 Python AWD

[刷题笔记][算法模型总结] Luogu P1880 [NOI1995] 石子合并 || 区间dp之合并石子模型

[Problem](https://www.luogu.com.cn/problem/P1880) ### Solution 本题还有一个弱化版,见[Luogu P1775](https://www.luogu.com.cn/problem/P1775) 我们发现本题和弱化版唯一区别就是本题有环。 ......
石子 模型 区间 算法 笔记

《小规模机器学习中的正样本-未标注样本学习》方法教程转载汇总

Caption tinyML Talks Phoenix - 1. Positive Unlabeled Learning for Tiny ML PU Learning Tutorial - 2. PU Learning definitions PU Learning Tutorial - 3. ......
样本 小规 小规模 机器 方法