解决办法 IE浏览器: 1.使用autoit,捕捉到控件后,编写au3脚本,生成exe,然后java调用exe au3脚本 Dim $account = "username" Dim $pwd = "password" Dim $dialogTitle = "Windows 安全" WinActivate($dialogTitle) WinWaitActive($dialogTitle) Sleep(*) ControlSetText($dial

当出现如下图所示的 Windows安全中心弹窗,需要输入用户名和密码时 如何用Python+selenium跳过这个登录. 步骤: 1.在注册表中三个位置各添加两个东西:iexplore.exe 和 explorer.exe 添加步骤:打开注册表(运行命令 regedit) -> 定位到如下三个位置 -> 新建DWORD,输入名称iexplore.exe 和 explorer.exe. 计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Internet Exp

Trojan:JS/Tisifi.B 类型:特洛伊木马 containerfile: C:\Users\Administrator\Desktop\Kitematic-0.17.3-Ubuntu.zip file: C:\Users\Administrator\Desktop\Kitematic-0.17.3-Ubuntu.zip->dist/Kitematic_0.17.3_amd64.deb->data.tar.xz->(xz)->./usr/share/kitematic/r

在浏览器启动的代码中,有一段关于window接口的调用,这篇文章就是来解释介绍这个接口的.代码如下 driver.manage().window().maxmize(); window接口主要是用来控制浏览器窗口的设置.例如大小.最大.最小.全屏.位置等等. void setSize(Dimension targetSize):自定义一个窗口的大小.注意targetSize是一个类,所以我们要提前设置好. Dimension getSize():获取窗口的大小. 代码举例如下 Dimension

Note to the Reader - Docs Being Revised for Selenium 2.0! Introduction Test Automation for Web Applications To Automate or Not to Automate? Introducing Selenium Brief History of The Selenium Project Selenium’s Tool Suite Choosing Your Selenium Tool S

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_195 "世界上有那么多城市,城市里有那么多的酒馆,可她,却偏偏走进了我的-",这是电影<卡萨布拉卡>中的一句著名独白,投射到现实生活中,与之类似的情况不胜枚举,这世界上有那么多的系统,系统中有那么多的浏览器,在只有一台测试机的前提下,难道我们只能排队一个一个地做兼容性测试吗?有没有效率更高的方法呢?为此我们提出一个更高效的解决方案:使用Docker+Selenium Grid. Selenium Grid

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

UIWindow是UIView的子类,一个程序只能有一个window主窗口. 在XCode7之后我们创建UIWindow的对象,代码如下: //创建一个窗口,使其铺满屏幕(设置大小)          初始化的时候不要用self.window,这样相当于先调用setter方法再申请空间,可能会出现传值错误 _window = [[UIWindow alloc] initWithFrame:[UIScreen mainScreen].bounds]; //UIScreen mainScreen代表

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

(Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks)   R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的

R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类: (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边

Region Proposal Network RPN的实现方式:在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的sliding window(论文中n=3)生成一个长度为256(ZF网络)或512(对应于VGG网络)维长度的全连接特征.然后再这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层: 1. reg-layer:用于预测proposal的中心锚点对应的proposal的坐标x,y和宽高w,h: 2. cls-layer:用于判定该proposal是前景还是背景.slidi

常用的Region Proposal Selective Search Edge Boxes Softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的,softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广.Logistic Regression只能用于二分类,而Softmax可以用于多分类,softmax和softmax-loss的区别: Softmax计算公式: 而Softmax-loss的计算

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过

IWebDriver.SwitchTo().Frame(IWebElement frame) 如果一个页面是一个html元素, 只有一个head, 一个body, 那么使用IWebDriver.FindElement()查找页面中的任何一个元素都没有问题.但是,由于页面中<frame ... 的使用,使得一个原始的html页面中可以包含多个子html页面, 在这种情况下,使用IWebDrivr.FindElement()查找页面 某个元素,如果元素是属于元素大的html的, 那么没有问题.若该元

Selenium操作滚动条有两种方法,一种就是window.scrollTo,另一种是window.scrollBy,既然两个都可以用来操作滚动条,那这两个方法有什么区别呢? 1.window.scrollTo 定义和用法 scrollTo() 方法可把内容滚动到指定的坐标. 语法 scrollTo(xpos,ypos) 参数 描述 xpos 必需.要在窗口文档显示区左上角显示的文档的 x 坐标. ypos 必需.要在窗口文档显示区左上角显示的文档的 y 坐标. 2.window.scrollB

系统环境 window 8.1 python 3.6 (已经安装了pip) chrome 59.0.3071.115 步骤 安装selenium pip install selenium 下载chromedriver 2.30, 一个exe文件,需要放置与path中以便程序调用,参考方案如下 将exe复制到chrome的目录下 将chrome文件,然后将目录添加到系统path中 然后运行以下代码(借鉴),检测是否配置成功 # coding=utf-8 import time from selen

1.分辨 首先区别下alert.window和伪装对话框: alert,浏览器弹出框,一般是用来确认某些操作.输入简单的text或用户名.密码等,根据浏览器的不同,弹出框的样式也不一样,不过都是很简单的一个小框.在firebug中是无法获取到该框的元素的,也就是说alert是不属于网页DOM树的.如下图所示: window,浏览器窗口,点击一个链接之后可能会打开一个新的浏览器窗口,跟之前的窗口是平行关系(alert跟窗口是父子关系,或者叫从属关系,alert必须依托于某一个窗口),有自己的地址栏