此文主要讲述用Java编写Selenium自动化测试脚本编写过程中，对下拉列表框Select的操作。下拉列表是WebUI自动化测试过程中使用率非常高的，通常有两种形式的下拉列表，一种是Select的下拉列表，此种操作的时候比较简单，定位到元素后直接操作即可；还有的下拉列表是以多个div+js+input的形式实现，input用于存储选择的项的value值；当然也会有其他方式实现的下拉列表。希望能对初学Selenium2WebUI自动化测试编程的亲们有所帮助
系统 2019-08-12 09:26:42 2332
一些常见函数的内部实现(原)WentaoSun1.子串查找:/*strtok_s*//**strtok_s,wcstok_s;*uses_Contexttokeeptrackofthepositioninthestring.*/_SAFECRT__EXTERN_Cchar*__cdeclstrtok_s(char*_String,constchar*_Control,char**_Context);#if_SAFECRT_USE_INLINES__inli
系统 2019-08-12 01:53:21 2332
1#include2enumStatus{KValid=0,KInvalid};3intg_nStatus=KValid;4longStrToIntCore(char*str,boolminus)5{6longnum=0;7while(*str!='\0')8{9if(*str>'0'&&*str<'9')10{11intflag=minus?-1:1;12num=num*10+flag*(*str-'0');13if((!minus&&
系统 2019-08-12 01:33:55 2332
前言简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy；在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花（helloworld式）的介绍下下面几种微分框架；sympy强大的科学计算库，使用的是符号微分，通过生成符号表达式进行求导；求得的导数不一定为最简的，当函数较为复杂时所生成的表达式树异常复杂；autograd自动微分先将符号微分用
系统 2019-09-27 17:57:01 2331
我必须从Python脚本中获取Linux发行版名称。dist平台模块中有一个方法：importplatformplatform.dist()但在我的ArchLinux下它返回：>>>platform.dist()('','','')为什么？我怎么能得到这个名字？PS。我必须检查分发是否是基于Debian的。更新：我在这里找到了Python站点，自2.6以来，dist（）已被弃用。>>>platform.linux_distribution()('','',
系统 2019-09-27 17:56:24 2331
本来这篇文章是5月份写的，今天修改了一下内容，就成今天发表的了，CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。引文：决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eagerlearner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazylearner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。注：KNN既可以用于分类，也可以用于回归。
系统 2019-09-27 17:56:08 2331
一、vimpython自动补全插件：pydiction可以实现下面python代码的自动补全：1.简单python关键词补全2.python函数补全带括号3.python模块补全4.python模块内函数，变量补全5.frommoduleimportsub-module补全想为vim启动自动补全需要下载插件，地址如下：http://vim.sourceforge.net/scripts/script.php?script_id=850https://git
系统 2019-09-27 17:53:32 2331
什么是python的迭代如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。（在Python中，迭代是通过for...in来完成的）Python的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。（可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（Iterable），如list、tuple、dic
系统 2019-09-27 17:50:30 2331
本文实例讲述了Pythonscipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：二维图像卷积运算一代码importnumpyasnpfromscipyimportsignal,miscimportmatplotlib.pyplotaspltimage=misc.ascent()#二维图像数组，lena图像w=np.zeros((50,50))#全0二维数组，卷积核w[0][0]=1.0#修改参数，调整滤波器w[49][25]=1.
系统 2019-09-27 17:50:25 2331
机器学习的三要素：模型，策略，算法模型：感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型。策略：基于误分类点到超平面的总距离。学习算法：略感知机存在的问题：存在多解，解依赖于初始超平面的选择以及迭代过程中误分类点的选择。训练集线性不可分，算法无法收敛，解决方法：pocket算法或者使用核函数。无法解决异或问题Python代码实现：importnumpyasnpdeftrain(X_train,Y_train):print(np.shape(X_train))m,n
系统 2019-09-27 17:48:45 2331
