def loadExData(): return[[1,1,1,0,0], [2,2,2,0,0], [1,1,1,0,0], [5,5,5,0,0], [1,1,0,2,2], [0,0,0,3,3], [0,0,0,1,1]] def loadExData2(): return[[0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 5], [0, 0, 0, 3, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 3], [0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 1, 0, 4, 0], [3,

受益于这个模块的帮助,在这里我推荐一手. https://pythonhosted.org/psutil/#processes psutil是一个基于python的跨平台系统信息监视模块.在python下,我们可以利用它来监视.检测和限制系统资源的使用.它提供了类似于一套控制台的指令功能,像是ps.netstat.ifconfig等等.当前这个模块支持的系统有windows/osx/linux/FreeBSD/Sun Solaris.32.64位均支持.python环境为2.6-3.5. 这里我

1.    Python官网 官网想必是最权威的,不仅有Python 2.X和3.X的软件包,还有官方文档Python tutorial (official docs)及社区. 2.    在线阅读免费书籍<Dive Into Python>即<深入浅出Python> Dive Into Python是一个免费的Python有经验的程序员的书.它最初被托管在DiveIntoPython.org,但笔者已经拉下所有副本.这个网站正在这里镜像.你可以在线阅读,或下载的各种格式的电子书,

今天我们讲一个下怎么使用随机游走算法PersonalRank实现基于图的推荐. 在推荐系统中,用户行为数据可以表示成图的形式,具体来说是二部图.用户的行为数据集由一个个(u,i)二元组组成,表示为用户u对物品i产生过行为.本文中我们认为用户对他产生过行为的物品的兴趣度是一样的,也就是我们只考虑“感兴趣”OR“不感兴趣”.假设有下图所示的行为数据集. 其中users集U={A, B, C},items集I = {a,b,c,d}.则用户物品的二部图如下所示: 我们用G(V, E)来表示这个图,则顶

基于python的互联网软件测试开发(自动化测试)-全集合 1   关键字 为了便于搜索引擎收录本文,特别将本文的关键字给强调一下: python,互联网,自动化测试,测试开发,接口测试,服务测试,api测试,分层测试,分层自动化..etc 2   本文目的 对近几年自己对互联网领域的测试开发的一些见解以及一些学习资料进行整理和分享,希望能够给有志于此领域的人一些入门的指导. 同时能够将 Google 这样的大的互联网公司的软件开发模式向中国地区进行一些推广吧. 笔者的观点具有比较强的倾向性:人

目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉还是初步入门阶段,如果不借助网上Demo资源,几乎不能自己写出相关称心的东西.目前感觉自己还是有点失败啊,学的太慢了点.主要感觉还是自己刚开始学习时有点浮躁,一心求快,看资料时前期都是囫囵吞枣. 刚开始买了一本<Python基础教程 第2版>,大约花了10天看完,初步了解了Python语法相关特性

数据分析是一个历史久远的东西,但是直到近代微型计算机的普及,数据分析的价值才得到大家的重视.到了今天,数据分析已经成为企业生产运维的一个核心组成部分. 据我自己做数据分析的经验来看,目前数据分析按照使用工具可以分为大体四类: 基于Excel的数据分析,Excel自带的函数.数据透视表.宏等功能对于数据分析来说十分适用且好用:基于matlib.SAS.SPSS等专业统计软件,我自己用过一段时间的SAS,觉得功能十分全面,但是作为程序员使用又觉得限制太多不够自由:基于SQL+数据库的数据分析,这一类

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

[博客导航] [Python相关] 前言 基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理) Python各类图像库的图片读写方式总结 Python3教程 20个必不可少的Python库,列出了库的简介,值得阅读 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? 很全面,像是字典,但没有深入的介绍. 2017最受欢迎的15大Python库有哪些?有较为详细的介

之前介绍过基于Unittest和TestNG自动化测试框架,然而基于Web端的测试的基础框架是需要Selenium做主要支撑的,这里边给大家介绍下Web测试核心之基于Python的Selenium 一.简单介绍 Selenium 是用于测试 Web 应用程序用户界面 (UI) 的常用框架.它是一款用于运行端到端功能测试的超强工具.您可以使用多个编程语言编写测试,并且 Selenium 能够在一个或多个浏览器中执行这些测试. 二.环境安装     1. 安装python,这个...忽略,建议pyt

如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 2017年09月05日 11:52:25 阅读数:9904 GitChat 作者:饿了么技术社区 原文:如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 关注微信公众号:GitChat 技术杂谈 ,这里一本正经的讲技术 一.简介 本文从一个简单的登录接口测试入手,一步步调整优化接口调用姿势,然后简单讨论了一下接口测试框架的要点,最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy.期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解. 二.引言

转自http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法,以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组,每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为,这样便可以将这个数据集表示为一个二分图. 假设我们有以下的数据集,只考虑用户喜不喜欢该物品而不考虑用户对物品的喜欢程度, 其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c],用户和物品有以下的关系

工作这么多年了,终于狠下心好好开始学学自动化测试相关知识,揭开这层神秘的面纱. 困难重重,障碍很多,但好在每天都多少有点小收获. 很感谢一个QQ好友推荐的虫师,也非常感谢在这个契机读到了虫师编著的<基于Python的selenium自动化测试实践>. 我会慢慢做一些总结和笔记,记录这段时间的学习和进步,同时也方便自己记不住的时候查阅

 环境配置 / Environment Setup 基于Python开发的 gVim 环境配置(Windows) 使用方式参考 Vim 的使用. 1 基于vundle进行配置 Vim有多个扩展管理器,但是强烈推荐Vundle.可以把它想象成Vim的pip.有了Vundle,安装和更新包这种事情不费吹灰之力. 安装Vundle: git clone https://github.com/gmarik/Vundle.vim.git ~/.vim/bundle/Vundle.vim 该命令将下载Vun

原地址: http://python.jobbole.com/85620/ https://github.com/jobbole/awesome-python-books http://blog.csdn.net/Temanm/article/category/5892027 awesome-python-books 如果有人让你推荐 Python 技术书,请让他看这个列表 前言 好的技术书籍可以帮助我们快速地成长,大部分人或多或少地受益于经典的技术书籍.在「Python开发者」微信公号后台,我

简单实现接口自动化测试(基于python+unittest) 简介 本文通过从Postman获取基本的接口测试Code简单的接口测试入手,一步步调整优化接口调用,以及增加基本的结果判断,讲解Python自带的Unittest框架调用,期望各位可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解. 引言 为什么要做接口自动化测试? 在当前互联网产品迭代频繁的背景下,回归测试的时间越来越少,很难在每个迭代都对所有功能做完整回归.但接口自动化测试因其实现简单.维护成本低,容易提高覆盖率等特点,越来越受重视.

在学习python Web开发时,我们会选择使用Django.flask等框架. 在学习flask时,推荐学习看看<Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战(第2版)> 分三部分,全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发.第一部分是Flask简介,介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识.第二部分则给出一个实例,真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky,从而将前述知识融会贯通,付诸实践.第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. 学习参考: <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,

自动化一直是测试圈中的热聊,也是大家追求的技术方向.在测试中,往往回归测试也是测试人员的“痛点”.对于迭代慢.变更少的功能,就能用上自动化来替代人工回归,减轻工作量. 问题 在分享环境搭建之前,先抛出我的一个疑问吧. app启用时,分不同的场景: 1.首次安装启用,有欢迎页: 2.非首次启用,直接进入到登录页: 3.配置了推荐展示时,启用app,会先展示推荐内容,才进入到登录页. 不同场景对应的activity都是不同的,我目前处理办法是,写了个输入函数,加了个if判断去对应不同的activit

Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那 么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他 们喜欢的东西组织

自动化测试基础 一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试 单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试 集成测试是在单元测试的基础上,先通过单元模块组装成系统或子系统,再进行测试.重点是检查模块之间的接口是否正确. 1.1.3 系统测试 系统测试是针对整个产品系统进行的测试,验证系统是否满足需求规格的定义,以及软件系统的正确性和性能等是否满足其需求规格的要求. 1.1.4 验收测试 验收测试是部署软