几款具有代表性的自动化测试工具汇总简介一、传统自动化测试工具/商业工具（传统工具较多仅介绍两款，基本都是国外的）1、QTP，全名HPQuickTestProfessionalsoftware，最新的版本为HPQuickTestProfessional11.0QTP是quicktestProfessional的简称，是一种自动测试工具。使用QTP的目的是想用它来执行重复的手动测试，主要是用于回归测试
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2020-01-22 09:14:34
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本文将是一篇长文，是关于机器学习相关内容的一个总体叙述，会总结之前三个例子中的一些关键问题，读完此文将对机器学习有一个更加深刻和全面的认识，那么让我们开始吧。 我们前面三篇文章分别介绍了 "二分类问题" 、 "多分类问题" 和 "标量回归问题" ，这三类问题都是要将输入数据与目标结果之间建立联系。同 ...
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2020-01-21 20:19:51
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?我们之前提出了三个经典的问题，他们分别是： 1. 二分类问题（电影评论好坏倾向性判断） 2. 多分类问题（将新闻按照主题分类） 3. 回归问题（根据房地产数据估算房地产价格） 我们解决了前两个问题，今天我们解决第三个问题，回归问题。 不管是二分类问题还是多分类问题，归结起来都是分类问题，而回归问题 ...
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2020-01-21 19:41:18
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上一节我们提到了三个非常经典的问题，他们分别是： 1. 二分类问题（电影评论好坏倾向性判断） 2. 多分类问题（将新闻按照主题分类） 3. 回归问题（根据房地产数据估算房地产价格） 上一篇中，我们介绍了其中的二分类问题，这一篇我们介绍其中的多分类问题。如果你没有阅读过上一篇，请先阅读上一篇，否则下文 ...
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2020-01-21 17:56:25
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函数关系 两个变量x和y，当变量x取某个值，y依赖于x确定的关系取相应的确切地值，则称y是x的函数，记为y =f（x）。其中x为自变量，y为因变量。 如：某商品销售与销量的关系y=px 相关关系 当一个或几个关联变量取一定值，与之对应的另一变量的值虽不确定，但仍按照某种规律在一定范围内变化。现象之间 ...
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2020-01-20 22:51:55
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梯度下降：应用最广泛的求极小值算法。 假设一线性回归模型，它的代价函数为 J(θ0,θ1) 。我们的目标是最小化这个代价函数，而要得到最小的代价函数值关键就在于正确选取 θ0和θ1的值，于是我们引出梯度下降算法。 步骤：1. 初始化θ0和θ1的值，通常取0。 2. 不断改变θ0和θ1的值，试图通过这 ...
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2020-01-20 21:02:16
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10175 几个月以来，我一直对序数回归与项目响应理论（IRT）之间的关系感兴趣。 在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。 最近，我花了点时间尝试理解不同的估算方法。三种最常见的估算方法是： 联合最大似然（JML） 条件逻辑回归，在文献中称为条件最 ...
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2020-01-20 19:21:58
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代价函数：又称损失函数，我的理解是用于更好地拟合样本，得到更合适模型的一个方法。 在线性回归中，假设函数为 hθ(x) = θ0 + θ1 * x ，其中θ0和θ1的变化会引起假设函数的变化，参数的选择决定了我们得到的直线相对于训练集的准确度。 为了让预测值和真实值的误差尽可能小和最小化θ0和θ1， ...
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2020-01-19 12:37:13
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谈到深度学习，就不得不谈到tensorflow 在tensorflow之后出了2.0版本，相比之前有了很大的改变,趁着假期赶紧冲冲冲！ 稍微学习了一些基础，做一个自我总结，作为一些基础的知识不再过多重复，有需要的自己上网查询。 写了一些代码，尽可能给出了必要的注释，具体的数学知识或者环境、运行问题欢 ...
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2020-01-18 18:09:19
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本篇是一个练手项目，目的在于： 1. 熟悉 pytorch 2. 实现 SGD 与 动量梯度下降，并对比收敛性 手动实现线性回归模型，一个很简单的模型，不多介绍，直接上代码 import torch as t import matplotlib.pylab as plt ### 制造数据 def m ...
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2020-01-18 11:11:58
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