转载:http://studygolang.com/articles/2423 背景 在最近开发的项目中,后端需要编写许多提供HTTP接口的API,另外技术选型相对宽松,因此选择Golang + Beego框架进行开发.之所以选择Golang,主要是考虑到开发的模块,都需要接受瞬时大并发.请求需要经历多个步骤.处理时间较长.无法同步立即返回结果的场景,Golang的goroutine以及channel所提供的语言层级的特性,正好可以满足这方面的需要. goroutine不同于thread,thr…

通常在 WebUI 自动化测试过程中必然会涉及到文件上传的自动化测试需求,而开发在进行相应的技术实现是不同的,粗略可划分为两类:input标签类(类型为file)和非input标签类(例如:div.a或其他方式结合实现). 非input标签类因其有各式各样的实现方式,需要考虑具体的场景,因而此文对此类文件上传不做讲解,以input标签实现文件上传的方式进行讲解,请知悉! 解决方案有如下三种: 1.定位元素直接通过sendkeys修改input标签的文件链接: 2.通过第三方控件(AutoIt)编…

日常的 Web 网站开发的过程中,为提升登录安全或防止用户通过脚本进行黄牛操作(宇宙最贵铁皮天朝魔都的机动车牌照竞拍中),很多网站在登录的时候,添加了验证码验证,而且验证码的实现越来越复杂,对其进行脚本识别的难度也越来越高.这对我们自动化脚本编写带了非常的不便,那么如何解决登录时的验证码问题呢?经常有初学自动化脚本编写的小主们问及此问题. 此文主要针对如何解决自动化测试脚本中含登录态的操作问题,即如何降低验证码对自动化脚本编写过程中的解决方法进行分析和解决,并以实例演示(基于易迅网易迅账号登录)…

在日常的 WebUI 自动化测试脚本编写过程中,经常需要打开新的页面,或者在多个打开的页面之间进行切换,以对页面元素进行相应的操作,以模拟用户的行为,实现 UI 的自动化测试.在过往的时间中,经常有初学 Selenium(webdriver) 的朋友问及如何选择窗口的问题,其实 Selenium 已经给我们提供的了相应的方法去解决这个问题.解决思路如下: 1.通过 webdriver.getWindowHandles() 获取所有已打开窗口的信息 Set<String> 2.遍历上述信息,并切…

之前已经讲过了 Selenium 操作 Select 实现的下拉列表:Selenium2学习-010-WebUI自动化实战实例-008-Selenium 操作下拉列表实例-Select,但是在实际的日常网页开发中,实现下拉列表的方法.样式.特效有 N 多种,但是无论实现的方法有多少不同,其都会遵循一定的规律,在此我就不再赘述了(有兴趣的小主,可以找有经验的前段请教一下).同时,此类实现的下拉列表在使用 Selenium 进行定位时,往往不尽如人意,定位比较繁琐. 此文仅以 淘宝网账户注册时选择手…

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 Web UI 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 Selenium2 WebUI 自动化测试编程的亲…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

Hadoop学习笔记(8) ——实战 做个倒排索引 倒排索引是文档检索系统中最常用数据结构.根据单词反过来查在文档中出现的频率,而不是根据文档来,所以称倒排索引(Inverted Index).结构如下: 这张索引表中, 每个单词都对应着一系列的出现该单词的文档,权表示该单词在该文档中出现的次数.现在我们假定输入的是以下的文件清单: T1 : hello world hello china T2 : hello hadoop T3 : bye world bye hadoop bye bye 输…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…