《石化盈科》专题

1 测试内容 1.1 视觉人员测试 1.2 产品经理测试 1.3 测试人员测试 2 测试工具 2.1 UI 测试工具 2.1.1 TestComplete 2.1.2 RobotFramework 2.1.3 Katalon Studio 参考

可视化圈选 一、功能简介 可视化圈选是无埋点技术在数据埋点方向的直接应用，百度统计可视化圈选功能目前已迭代至3.0版本。它可以将开发者手机APP的界面同步至电脑端，在电脑端以点击圈选的方式完成埋点，实现采集APP相应控件点击数据的效果。该埋点方式无技术门槛，适合产品运营使用，新增埋点无需发版，降低研发成本的同时还提高了效率。 对比手动埋点，可视化圈选有以下优点： 方便地对应用的事件信息进行统计，免

11.4 计算化学 化学在传统上一直被认为是一门实验科学，但随着计算机技术的应用，化学家成为大规 模使用计算机的用户，化学科学的研究内容、方法乃至学科的结构和性质随之发生了深刻变 化。计算化学（computational chemistry）是化学和计算机科学等学科相结合而形成的交叉学 科，其研究内容是如何利用计算机来解决化学问题。计算化学这个术语早在 1970 年就出现 了，并且在上世纪 70

考虑如下代码： vector<double> v = { 1, 2, 3.456, 99.99 }; list<pair<string,string>> languages = { {"Nygaard","Simula"}, {"Richards","BCPL"}, {"Ritchie","C"} }; map<vector<string>,vector<int>> years = {

创建基于对话框的应用程序主要是使用子类化 QDialog 的方法。在本节，我们采用这个方法创建一个稍微复杂的实例-可扩展对话框。 可扩展对话框通常只显示简单的外观，但是它还有一个切换按钮（ toggle button）， 可以让用户在对话框的简单外观和扩展外观之间来回切换。 可扩展对话框通常用于试图同时 满足普通用户和高级用户需要的应用程序中，这种应用程序通常会隐藏那些高级选项，除非 用户明确要求

keras.utils.vis_utils模块提供了画出Keras模型的函数（利用graphviz） 该函数将画出模型结构图，并保存成图片： from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png') plot_model接收两个可选参数： show_shapes：指定是否显示输出数据的形状，默认为False

初始化方法定义了对Keras层设置初始化权重的方法 不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer，例如： model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_uniform', bias

keras.utils.visualize_util模块提供了画出Keras模型的函数（利用graphviz） 该函数将画出模型结构图，并保存成图片： from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png') plot接收两个可选参数： show_shapes：指定是否显示输出数据的形状，默认为Fal

初始化方法定义了对Keras层设置初始化权重的方法 不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是init，例如： model.add(Dense(64, init='uniform')) 预定义初始化方法 uniform lecun_uniform: 即有输入节点数之平方根放缩后的均匀分布初始化（LeCun 98）. normal identity：仅用于权值矩

BatchNormalization层 keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, axis=-1, momentum=0.9, weights=None, beta_init='zero', gamma_init='one') 该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接

BatchNormalization层 keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_mean_initia

原文：Structured arrays 介绍 结构化数组其实就是ndarrays，其数据类型是由组成一系列命名字段的简单数据类型组成的。 例如： >>> x = np.array([('Rex', 9, 81.0), ('Fido', 3, 27.0)], ... dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f4

本节我们介绍批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易 [1]。在 “实战Kaggle比赛：预测房价” 一节里，我们对输入数据做了标准化处理：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出有效的模型。 通常来说，数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行

Blockly支持可以本地化为用户语言的块定义。通过使用字符串表，JSON块定义中的消息字符串可以调整输入，字段和标签，以反映语言的词汇，单词排序和方向。 所有这些情况都共享相同的JSON块定义： // Block for creating a list with one element repeated. { "type": "lists_repeat", "message0": "%{