cucumber学习笔记V1.0

最新推荐文章于 2024-07-15 14:44:37 发布
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本文档为Cucumber学习笔记V1.0版, 提供了关于Cucumber的基本使用教程和技术要点。
cucumber学习笔记V1.0

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NLP之语义自动匹配emoji
u013093426的博客
09-25 2753
本文是基于吴恩达老师《深度学习》第五课第二周练习题所做。 0.背景介绍 在发送短信时，通常我们会使用表情符来表达自己此刻的心情，比如 ❤️会代表“love”，但在表情包中选择表情往往需要花费一些时间，本程序将实现自动识别语义随后匹配合适的表情。 文本所需的第三方库、数据集及辅助程序，可点击此处下载。 import numpy as np from emo_utils import * i...
calabash-android学习笔记V0.2.docx
07-06
1. **安装Ruby**：确保已安装Ruby，并通过在终端中运行`ruby -v`检查版本，应显示“ruby 1.8.7”或更高版本。对于Windows用户，可以从RubyInstaller.org获取Ruby。 2. **安装Android SDK**：需要安装Android SDK，...
自动化测试工具Cucumber的简单介绍，入门篇
测试萌萌
11-03 4156
随着测试的发展，测试自动化越来越成为人们的关注点。 现在我们公司也在进行接口自动化的推广，在我看来接口自动化的价值就在于整体项目的回归，完成一些没法通过人力进行的测试，比如压力测试。 为了解决测试开发人员和功能测试人员的同步问题，选择了Cucumber框架。 Cucumber是一个能够理解用普通语言描述测试用例的行为驱动开发（BDD）的自动化测试工具。 换句话说就是学习成本比较低，并且可以方便测试开发人员和功能测试人员协同合作、开发人员进行公共方法的封装、功能测试人员进行测试用例的编写。 Cucumbe.
吴恩达-C5 序列模型-w2 自然语言处理与词嵌(课后编程2-Emojifier-V1模型)
01-17
吴恩达-C5 序列模型-w2 自然语言处理与词嵌(课后编程2-Emojifier-V1模型)
项目总结一：情感分类项目（emojify）
weixin_34209851的博客
03-26 639
一、Emojifier-V1 模型 1、 模型 （1）前向传播过程：                （2）损失函数：计算the cross-entropy cost                （3）反向传播过程：计算dW,db dz = a - Y_oh[i] dW = np.dot(dz.reshape(n_y,1), avg.reshape(1, n_h)) db = dz (4) ...
Cucumber入门1 - 传统流程下的使用
weixin_30463341的博客
07-02 522
第一次看到Cucumber和BDD（Behavior Driven Development, 行为驱动开发），是在四年前。那时才开始工作，对软件测试工具相当着迷。只要是开源的、免费的，我就一定要下载，安装，试用。有的工具用途单一、好懂（如Jmeter，Watir）；有的工具，则涉及到一些软件领域的独有概念，不好懂，（如STAF，Cucumber）。好懂的，我上手、试用、推广，不亦乐乎；不...
机器学习笔记
weixin_42978338的博客
05-07 176
即损失函数值的期望，认为模式与标签服从某个联合概率分布. 因为有些时候模式可能具有不同标签, 这是随机导致的.测试集上的误差随测试集容量增大依概率收敛到泛化误差.最大后验概率MAP: 使。最大似然估计MLE:使。中寻找泛化误差最小的。
Swift 学习 准备工作【TSPLv1.8+个人理解】
幺客的专栏
02-04 1329
声明：非转非完全原创但是没有别的适合分类 来源学习 The Swift Programming Language v 1.8 中文版 以后简称【TSPLv1.8】正常来说应该分为学习笔记类的吧，但是没有这样的分类，部分使用xcode 进行校验，但是因本人知识有限，所以部分说明文档不能正确理解，后续文章可能会说明。 • 简单值(Simple Values)        要创建一
Python吴恩达深度学习作业22 -- Emoji表情情感分类器
qq_41476257的博客
08-01 2506
在这一部分中，你将实现一个称为“Emojifier-v1”的基准模型。图2基准模型（Emojifier-V1）。模型的输入是与句子相对应的字符串（例如，“Iloveyou”。在代码中，输出将是维度为（1,5）的概率向量，然后将其传递到argmax层中以提取概率最大的表情符号的输出索引。为了使我们的标签成为适合训练softmax分类器的格式，让我们将从当前YYY的维度、(m,1)(m,1)(m,1)转换为"one-hot表示"(m,5)(m,5)(m,5。...
吴恩达深度学习课程第五章第二周编程作业(pytorch实现)
一个bug是bug，多个bug能work
01-12 2407
文章目录前言一、词向量运算1.数据准备2.余弦相似度3.词类类比二、表情生成器V1三、表情生成器V21.构造嵌入层embedding_layer2.Dataloader3.构造LSTM4.模型训练5.实验结果 前言   本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emoji生成器这篇博客，对其代码实现了复现，但是原博客中代码使用的是tensorflow，而我在学习中主要用到的
Stable Diffusion图生图（真人转动漫）
HJS123456780的博客
07-15 1264
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
Cucumber自动化测试框架学习指南
“Cucumber学习笔记V1.0” Cucumber是一种流行的自动化测试工具，它允许非技术人员使用自然语言编写功能测试，这些测试被称为“特性”（Features），采用Gherkin语法，这是一种业务领域驱动的描述语言。Cucumber的...
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
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基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
12-04
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