代码拖拉鸡-优快云博客

原创 sql语句汇总(自用)

select distinct在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。SELECT DISTINCT column_name,column_nameFROM table_name;whereorder by对结果进行排序，asc升序，desc降序SELECT column_name,column_nameFROM table_nameORDER BY column_name,column_n

2021-03-27 19:16:53 341 1

原创 Jenkins上运行jmeter脚本(Linux)

xshell连接服务器，进入后切换到root下sudo –i启动Jenkins服务3.浏览器输入网址 http://ip地址:端口号进入Jenkins新建任务新建一个自由风格的软件项目，确定6.参数化构建过程中添加参数一共添加4个参数7.构建第一个shell命令#!/bin/bashjob_home=/var/lib/jenkins/workspace/${JOB_DIR}rm -rf ${result}cd ${home}cp -f..

2021-03-10 10:39:18 831

原创 Linux上运行shell文件

首先在本地新建一个shell文件hello.sh把这个文件传到linux系统，然后运行首先要更改hello.sh的权限，一开始没有权限运行sh文件方法一：./hello.sh出现错误，上网查看原因是sh文件的编码问题添加链接描述查看sh文件的编码：vi hello.sh:set ff修改编码格式为unix再次运行方法二：sh hello.sh...

2021-03-10 10:31:05 348

原创测试开发面试题汇总（自用）

线程和进程区别进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是处理器任务调度和执行的基本单位。每个进程都有独立的代码和数据空间，程序之间的切换会有较大的开销；线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，线程之间切换的开销小。进程之间的资源是独立的，线程共享本进程的资源多线程与多进程http与https计算机网络里面每一层的协议Python的生成器和迭代器区别python多进程和多线程使用和对比mysql索引了解吗，用法都是什么，实现原理简述一下B+树的实现、特点python的

2021-01-12 13:21:03 25552 4

原创计算机网络面试汇总(自用)

请简述TCP和UDP的区别TCP和UDP都是OSI模型中运输层中的协议，TCP—传输控制协议,提供的是面向连接、可靠的字节流服务。当客户和服务器彼此交换数据前，必须先在双方之间建立一个TCP连接，之后才能传输数据。UDP—用户数据报协议，是一个简单的面向数据报的运输层协议。UDP不提供可靠性，它只是把应用程序传给IP层的数据报发送出去，但是并不能保证它们能到达目的地。TCP 是面向连接的，UDP 是面向无连接的UDP程序结构较简单TCP 是面向字节流的，UDP 是基于数据报的TCP 保证数据

2020-12-31 22:15:47 216

原创 UnitTest yaml文件驱动测试

yaml文件的读取首先新建一个yaml文件，注意每组参数前加-读取yaml文件，注意**from ddt import ddt,data,unpack,file_data@file_data('test.yaml')def test_a1(self,**user): name = user.get('name') pwd = user.get('pwd')

2020-12-30 15:23:52 406

原创 UnitTest测试框架

UnitTest是目前应用都相对较高的测试框架之一，主要用于管理测试用例，最初是应用于单元测试，现在可以进行UI、接口自动化测试。它是Python内置的一个测试框架。UnitTest包含四大组件测试用例：UnitTest，TestCase前置后置条件：setUp和tearDown测试套件和运行器：UnitTest、TestSuite和UnitTest、TextTestRunner断言：自定义封装有成熟的断言UnitTest框架的使用1.导入环境import unittest2.Unit

2020-12-29 22:28:05 568

原创 selenium等待方式和等待条件

def implicility_wait(self): self.driver.implicitly_wait(10) #在一开始设置10秒钟等待时间 self.driver.find_element_by_id('kw').send_keys('su') self.driver.find_element_by_id('su').click() from selenium.webdriver.support.wait import WebDr...

2020-12-29 16:12:37 266

原创 selenium HTML特殊元素处理

form表单新建一个form表单<form action="javascript:alert('hello')"> username: <input type="text" name="username" id="username"><br> password: <input type="password" name="pwd" id="pwd"><br> <input type="submit" value=..

2020-12-29 11:35:37 216

原创 selenium八大元素定位方法

find_element_by_id通过元素的id定位driver = webdriver.Chrome()driver.get('http://www.baidu.com')driver.maximize_window()# time.sleep(3)driver.find_element_by_id('kw').send_keys('selenium')driver.find_element_by_id('su').click()find_element_by_name...

2020-12-29 10:00:02 186

原创剑指 Offer 30. 包含min函数的栈

题目思路设计两个栈stack和minstack，stack用来记录数据，minstack用来放当前最小的值。遇到新元素的时候，stack进栈，如果minstack为空或这个新元素小于等于minstack中的栈顶元素时minstack进栈。出栈时stack出栈，若stack的出栈元素同时也是minstack的栈顶元素时，minstack栈顶元素出栈。class MinStack: def __init__(self): """ initialize your

2020-12-18 10:12:21 116

原创【论文阅读】Attention Is All You Need

本文提出了一个全新的模型架构Transformer，在Transformer模型提出前，机器翻译主要使用的模型是Seq2Seq和加入attention机制的Seq2Seq。Transformer与这些模型的基本架构类似，都由Encoder和Decoder组成，但不同之处在于Transformer模型中没有使用RNN/LSTM或CNN，仅仅使用了attention机制，就完成了输入到输出之间的并行计算。Transformer的优点可以总结为以下几点：Seq2Seq模型的Encoder将输入序列编码为一个固

2020-12-15 11:18:09 263

原创【leetcode】剑指offer27.二叉树的镜像

题目方法一：递归class Solution(object): def mirrorTree(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: TreeNode """ if not root: return tmp = self.mirrorTree(root.left) root.left = self.mirro

2020-12-15 11:15:53 170

原创【leetcode】面试题01.06字符串压缩

题目字符串压缩。利用字符重复出现的次数，编写一种方法，实现基本的字符串压缩功能。比如，字符串aabcccccaaa会变为a2b1c5a3。若“压缩”后的字符串没有变短，则返回原先的字符串。你可以假设字符串中只包含大小写英文字母（a至z）。暴力解法遍历字符串，计数挨在一起的相同字符的个数，加入需要返回的字符串class Solution(object): def compressString(self, S): """ :type S: str

2020-12-14 10:41:23 406

原创【leetcode】1370. 上升下降字符串

【题目】给你一个字符串 s ，请你根据下面的算法重新构造字符串：从 s 中选出最小的字符，将它接在结果字符串的后面。从 s 剩余字符中选出最小的字符，且该字符比上一个添加的字符大，将它接在结果字符串后面。重复步骤 2 ，直到你没法从 s 中选择字符。从 s 中选出最大的字符，将它接在结果字符串的后面。从 s 剩余字符中选出最大的字符，且该字符比上一个添加的字符小，将它接在结果字符串后面。重复步骤 5 ，直到你没法从 s 中选择字符。重复步骤 1 到 6 ，直到

2020-12-14 09:23:23 168

原创【测试】postman实现数据驱动实战

百度IP接口请求URL：https://sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php?query={{ipLoc}}&co=&resource_id={{resource_id}}&t=1603178988205&ie=utf8&oe=gbk&cb=op_aladdin_callback&format=json&tn=baidu&cb=jQuery110206924702906932

2020-10-20 16:22:53 425

原创【自然语言处理】word2vec的学习记录

word2vec是用来生成词向量的相关模型，由Google在2013年提出，相关的论文有以下三篇Efficient Estimation of Word Representations in Vector SpaceDistributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality基本介绍word2vec的基本思想是：利用相似的词具有相似的上下文这一思想，训练神经网络模型。模型的输入是某个词，输出是这个词的上下文。经

2020-07-28 10:08:59 222

原创【leetcode刷题】数组部分记录(更新中)

简单1.面试题53 - II. 0～n-1中缺失的数字解题思路1：0到n-1范围内有n个数组，创建一个升序的从0到n的新数组，遍历原数组，如果某一个位置上的数和原数组不同，那么返回新数组中的那个数。当遍历完原数组后都没有出现不同的数值，那么就返回新数组的最后一个。class Solution: def missingNumber(self, nums: List[int]) -> int: list1 = [i for i in range(len(nums)+1)

2020-06-03 15:38:52 181 1

原创【自然语言处理】Hanlp分词与去停用词工具

可以参考这个GitHub分词除了使用jieba也可以用Hanlp的这个小工具，也很方便。HanLP的词典分词实现1.DoubleArrayTrieSegmentDoubleArrayTrieSegment分词器是对DAT最长匹配的封装，默认加载hanlp.properties中CoreDictionaryPath制定的词典。from pyhanlp import *# 不显示词性HanLP.Config.ShowTermNature = False# 可传入自定义字典 [dir1, di

2020-05-27 09:06:43 3100

原创【机器学习】KNN近邻算法

import numpy as npimport time# from perception import data_loaddef data_load(filename): ''' :param filename: :return: dataArr,labelArr ''' print('start read file') dataArr,labelArr = [],[] with open(filename,'r') as f: .

2020-05-17 20:02:23 192

原创【机器学习】手写感知机模型

数据集来自mnist数据集，主要利用numpy里的matrix矩阵计算。算法的实现主要在于对参数w和b的求解。算法的推导过程参考李航《统计学习方法》，推导最优化函数然后更新参数的过程。import numpy as npimport pandas as pdimport timedef data_load(filename): ''' :param filename: :return: dataArr,labelArr ''' print('start .

2020-05-17 09:37:04 453 1

原创【numpy】一维数组与矩阵元素的提取

昨天在搭建感知机模型的时候，遇到了一维矩阵中数据提取不出来的情况，所以今天复习一下一维矩阵中数据的提取。numpy数组一维数组分为1xN和Nx1两种情况，这两种情况对于数据的提取方法是不同的。1xN1xN的数组中数据的提取需要使用二维来提取，也就是需要使用两个[][],[0]提取出来的是一行的数据。Nx1Nx1的数组数据提取用一个[]就可以matrix矩阵在numpy中，使用np.matrix()可以将numpy数据转换为矩阵，mat()的具体操作方法可以参考这篇博客numpy之pyt

2020-05-17 09:26:33 4490

原创 Pytorch实现Seq2Seq

前言Seq2Seq模型用来处理nlp中序列到序列的问题，是一种常见的Encoder-Decoder模型架构，基于RNN同时解决了RNN的一些弊端(输入和输入必须是等长的)。Seq2Seq的模型架构可以参考Seq2Seq详解，也可以读论文原文sequence to sequence learning with neural networks.本文主要介绍如何用Pytorch实现Seq2Seq模型。...

2020-04-10 09:27:03 4036 7

原创 numpy方法总结

Numpy是一个用python实现的科学计算的扩展程序库，包括：1.一个强大的N维数组对象Array2.比较成熟的函数库3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包4.使用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。1.创建numpy数组np.arraynp.zerosnp.onesnp.emptynp.onesnp.arangenp.array([[1,2,3],[...

2020-04-09 10:15:45 178

原创 numpy之transpose详解

transpose用于numpy中高维度数组的轴变换，非常不好理解，我用自己的理解以三维数组来举例：transpose()括号中传入的参数通常为0，1，2，可以将0看作0轴，1看作1轴，2看作2轴;对于三维数组(a,b,c)来说，可以把它看作是a个b行c列的数组。拿 arr = np.arange(0,16).reshape(2,2,4)这个数组来举例这个数组的维度是(2,2,4),可...

2020-04-08 16:48:55 6829 2

原创 sklearn决策树算法总结

决策树算法理论部分可以参考西瓜书，本文主要总结一下决策树算法在sklearn中的一些基本用法。sklearn.tree使用决策树的流程from sklearn import tree clf = tree.DecisionTreeClassifier() #实例化clf.fit(x_train,y_train) #训练模型re...

2020-04-08 08:59:31 1116

原创 python os.walk()的用法

os.walk() 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名，向上或者向下。示例：在D盘新建一个test文件夹，里边的内容如下：

2019-11-05 21:41:54 176

原创实习日记（一）

今天是在联想实习的第一天，原本以为只是去签合同，没想到刚过去就被安排了工作。带我的老师大概给我说了以下我们组现在的工作，其实就是她自己现在的工作。因为是刚去实习，所以还没机会接触模型，只能做一些数据处理的工作。我们现在主要的任务就是对图片进行标注，在一张图片中用方框标注出人的头肩部分。老师给了我一段python程序，已经实现了对图片中人物的标注，我要做的是把程序改成对人物的头肩部分的标注，然后...

2019-11-05 20:49:40 557 1

原创 Pytorch Tensor基本操作

创建Tensor从numpy引入 torch.from_numpy() a = np.array([2,3]) torch.from_numpy(a)使用list导入，不用numpy作为载体 torch.tensor([2,3.3]) #具体的数据作为参数 torch.Tensor(2,3) #size作为参数torch.tensor()与torch....

2019-11-04 18:21:03 559

原创 anaconda安装jieba模块

在学自然语言处理，分词的部分需要用到jieba库，但是在import jieba后出现了错误，anaconda中没有安装jieba模块。按照以往的方法，在conda prompt中conda install jieba，结果仍然显示安装失败。于是上网查询解决方法首先在官网下载jieba安装包将解压后的安装包放到anaconda目录的pkgs目录下在prompt下切换到这一目录 cd ...

2019-10-23 16:20:20 2946

原创 matplotlib的grid函数

matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth， **kwargs)b : 布尔值。就是是否显示网格线的意思。which : 取值为’major’, ‘minor’， ‘both’。默认为’major’。axis : 取值为‘both’， ‘x’，‘y’。就是x,y轴的网格线。colo...

2019-10-22 14:05:15 2780

原创 matplotlib的subplot2grid函数

plt.subplot2grid(shape, loc, rowspan=1, colspan=1, fig=None, **kwargs)

2019-10-22 13:54:32 561

原创使用pyinstaller打包python文件为exe格式

算法课老师要求提交的作业格式是.exe文件，但是python生成的是.py格式的文件。上网查了一下，可以用python的pyinstaller对py文件进行打包，所以按照教程进行尝试，其间遇到很多问题，这篇博客记录一下这些问题。安装pyinstaller--pip install pyinstaller按照网上的提示，在命令行窗口输入上边这句话就可以安装pyinstaller，但是我这么输...

2019-10-14 14:48:27 249 1

原创链表常见算法题总结

链表合并两个有序链表合并两个有序链表class Solution(object): def mergeTwoLists(self, l1, l2): """ :type l1: ListNode :type l2: ListNode :rtype: ListNode """ l3 =...

2019-09-29 15:00:38 330 2

原创 Python修改文件内容（去除指定字符、空格）

修改文件内容文件a.txt如下图，写程序将文件a中的空格去掉：new_list=[]with open('a.txt') as f: contents=f.readlines() for line in contents: if '\n' in line and len(line)==1: line=line.replace('\...

2019-08-03 14:46:33 3440

原创 sklearn线性回归算法实现

官方文档参考导入库import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score加载数据diabetes=datasets.load_diabetes()...

2019-07-04 09:11:38 343

原创使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果以及手写数字识别测试

创建k-近邻算法分类器def classify0(inX,dataSet,labels,k): ## inX:用于分类的输入向量 ## dataSet:输入的训练样本集 ## labels:训练样本标签 ## k:选择的近邻数目 dataSetSize=dataSet.shape[0] ##样本集的数目 diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-...

2019-06-30 09:35:13 236

原创 K-近邻算法代码实现

手写k-近邻算法k-近邻算法的工作原理：存在一个样本数据集合，也成为训练样本集，样本集中的每一个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据的分类标签。选择样本数据集中的前k个最相似的k个数据，将k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的类别。k-近邻算法Python实现(手写)## KNN.pyf...

2019-06-29 11:08:59 245

原创 Python字符串操作

要点字符串拼接拆分含有多种分隔符的字符串判读字符串a是否以字符串b开头调整字符串中文本的格式对字符串进行左、右、居中对齐删除字符串中不需要的字符字符串拼接>>>li=['a','b','c','d']>>>''.join([str(i) for i in li])abcd>>>''.join(str(i) for ...

2019-06-25 09:24:49 256 1

原创 Numpy的基本操作

参考知乎Numpy数组Arrays一个numpy数组是一个由不同数值组成的网格。网格中的数据都是同一种数据类型，可以通过非负整型数的元组来访问。维度的数量被称为数组的阶，数组的大小是一个由整型数构成的元组，可以描述数组不同维度上的大小。我们可以从列表创建数组，然后利用方括号访问其中的元素：import numpy as npa=np.array([1,2,3]) prin...

2019-06-23 00:19:39 153

PAT乙级1022 D进制的A+B

空空如也