POM模式是什么 页面对象模型(POM)是一种设计模式,用来管理维护一组web元素集的对象库 在POM模式下,应用程序的每一个页面都有一个对的page class 每一个page class维护着该web页的元素集合操作这些元素的方法 page  class中的方法名最好根据业务场景进行 POM模式的代码目录组织示例: POM的优势: POM提供了一种在UI层操作.业务流程与验证分离的模式,这使得测试代码变得更加清晰和高可读性 对象库与用例分离,使得我们更好的复用对象,甚至能与不同的工具进行深度

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

Django 模型类的Meta是一个内部类,它用于定义一些Django模型类的行为特性.下面对此作一总结: abstract      这个属性是定义当前的模型类是不是一个抽象类.所谓抽象类是不会相应数据库表的.一般我们用它来归纳一些公共属性字段,然后继承它的子类能够继承这些字段. 比方以下的代码中Human是一个抽象类.Employee是一个继承了Human的子类,那么在执行syncdb命令时,不会生成Human表.可是会生成一个Employee表,它包括了Human中继承来的字段.以后假设再

缘由 之前写socket的CS模型代码,都是利用最原始的多线程方式.服务端是主线程,接到客户端的连接请求就从线程池中获取一个线程去处理整个socket连接的所有操作,虽然在连接数较短的情况下没有什么影响,但是当连接数很大的情况下,线程的切换和线程池的大小问题就明显起来了. 问题 应该存在一种方式可以让一个线程去处理多个连接,在连接有事情做的时候才过去处理,不然的话线程就挂起,让线程的利用率更高,于是后来学习了select以及epoll.在这里我重点总结一下select select的原理 sel

gensim是python下一个极易上手的主题模型程序库(topic model),网址在:http://radimrehurek.com/gensim/index.html 安装过程较为繁琐,参考http://radimrehurek.com/gensim/install.html 中的步骤. 我本机用的python2.7,需安装setuptools或者pip,然后通过这2个工具安装numpy和scipy,因为gensim里面依赖科学/数值计算.其中scipy还需要安装BLAS和LAPACK这

1.Python彻底分离了对象和引用,可以认为内存中的对象都是不可修改的,每次修改引用,相当于在堆上重新创建一个对象,引用指向新对象. 2.对于数值和字符串,修改意味着引用指向一个新对象. 3.集合中的元素都是引用.考虑元组,元组中的引用不能增加删除,也不能修改引用的指向.但是元组本身也是个引用,可以指向另一个元组. 4.考虑列表,列表中的引用可以增加删除,也可以修改引用的指向.列表本身也是个引用,也可以指向另一个列表. 5.考虑字典,字典的key不能修改指向,value可以修改指向.字典本身也

这篇博客是本人借鉴一些大神的博客并结合自己的学习过程写下的. 事件驱动模型 事件驱动模型是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定.它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时,不断从队列里取出事件,根据不同的事件,调用不同的函数,然后通过使用回调机制来触发相应的处理. IO多路复用 阻塞IO(blocking IO) 当用户进程调用了recvfrom时,kernel就开始准备数据.在此期间对于network io来说,很多时候完整的数据在一开始还没有到达,这个时候kernel就要等待足够

数据模型(译)   image.png 1 对象(object).类型(type)和值(value) python中所有的数据都是通过对象(object)或者对象之间的关系来表示 每个对象(object)都有ID.类型(type)和数值(value) 一旦对象创建,它的ID便固定不变,可以理解成对象存放在内存中的地址:is操作就是比较两个对象的ID,而id()函数则是返回对象ID的整数表达式 对象的类型(type)决定了对象的行为,以及决定对象可能的值(value):type()函数返回对象的类

IO多路复用 IO多路复用就是我们经常说的select epoll.select和epoll的好处是单个process就可以同时处理多个网络IO.基本原理是select\epoll会不断的轮询所负责的所有socket,当有某个socket数据到达了,就通知用户进程. 下面是流程图: 当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会"监视"所有select负责的socket,当任何一个socket中的数据准备好了,select就会返回.这个时候用户进程再调

这次试验主要实现以平面和标记物进行姿态估计以及增强现实的应用. 一.以平面和标记物进行姿态估计(1)下面演示的是一个简单例子:如何在一副图像上放置一个立方体,原图如下: (2)先提取两幅JPG图像的SIFT特征,然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵,这两个算法前面的博文都有介绍,代码参考<python计算机视觉编程>,按如下运行一般不会有什么问题.代码: # -*- coding: utf-8 -*-from pylab import *from PIL import Image #

一.模型的保存,主要是我们在训练完成的时候把训练下来的数据保存下来,这个也就是我们后续需要使用的模型算法.模型的加载,在保存好的模型上面我们通过原生保存好的模型,去计算新的数据,这样不用每次都要去训练,然后才能计算新的值的预测值. 二.代码 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split from sklearn.neighbors

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import validation_curve #模型选择验证曲线validation_curve模型 def test_validation_curve(): ''' 测试 validat

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import learning_curve #模型选择学习曲线learning_curve模型 def test_learning_curve(): ### 加载数据 digits = lo

from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error #模型选择回归问题性能度量mean_absolute_error模型 def test_mean_absolute_error(): y_true=[1,1,1,1,1,2,2,2,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0] print("Mean Absolute Error:",mean_absolute_error(y_tr

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.model_selection imp

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,StratifiedKFold,LeaveOneOut,cross_val_score #模型选择数据集切分train_test_split模型 def test_train_test_split(): X=[[1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,4

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

分离训练集测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split eg: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) 标准化 (同模型使用方法相同) from sklearn.preprocessing import StandardScaler 归一化(同模型使用方法相同) from sklearn.

from sklearn.metrics import zero_one_loss,log_loss def test_zero_one_loss(): y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0] y_pred=[0,0,0,1,1,1,1,1,0,0] print("zero_one_loss<fraction>:",zero_one_loss(y_true,y_pred,normalize=True)) print("zero_one_loss&