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苦学58天,最后就这结果......

背景非计科大专一枚,当初学的机械自动化专业。大学完全可以说是玩过来的,临近毕业开始慌了,毕业后一直没能找到工作,在高中同学(211计科)的引领下,入坑程序员,学的软件测试。从一开始的4K起步,一直到三年后的14K,毫不夸张的说,当时我真的是飘了,沉浸在业务中,每天过着朝九晚五的生活。薪资高,工作还轻松,美滋滋啊!疫情来了疫情来了,很多公司倒闭、很多测试员被迫降薪或者辞职,当时看到的时候我真的慌得一批,找老同学要学习资料、面试笔记等等,生怕自己晚一步工作就保不住了!值得庆幸的是最后工作还是保住了,只不过工资降到了12K(说是疫情结束后恢复之前的薪资,结果到我离职也没恢复)!萌生离职的想法萌生离职

Python学习15:恺撒密码 B(python123)

描述恺撒密码是古罗马凯撒大帝用来对军事情报进行加解密的算法,它采用了替换方法对信息中的每一个英文字符循环替换为字母表序列中该字符后面的第三个字符,即,字母表的对应关系如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬原文:ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪

对于体育新闻中文文本关键字提取有哪些关键字提取算法及其步骤

对于体育新闻中文文本的关键字提取,常用的算法包括TF-IDF、TextRank和LDA等。它们的基本步骤如下:1.TF-IDF算法: -将文本进行分词和词性标注处理。-统计每个词在文本中的词频(TF)。-计算每个词在整个语料库中出现的文档频率(DF)和逆文档频率(IDF)。-计算每个词的TF-IDF值,并按照值的大小进行排序,选择排名前几的词作为关键字。2.TextRank算法:-将文本进行分词和词性标注处理。-将分词结果转化成图模型,每个词语为节点,根据词语之间的共现关系建立边。-对图模型进行迭代计算,计算每个节点的PageRank值,表示该节点的重要性。-选择排名前几的节点作为关键字。3.

已解决socket.timeout : The read operation timed out

已解决(pip安装模块超时,利用四种国内镜像源完美解决)WARENTING:Retrying(Retry(total=4,connect=None,read=None,redirect=None,status=None))afterconnectionbrokenby‘ConnectTimeoutError(pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnectionobjectatOx00001D6OE4F4A940>,‘Connectiontopypi.orgtimedout.(connecttimeout=15)’)’':/simple/pip/socke

关于yolov5训练时参数workers和batch-size的理解

关于yolov5训练时参数workers和batch-size的理解yolov5训练命令workers和batch-size参数的理解两个参数的调优总结yolov5训练命令python.\train.py--datamy.yaml--workers8--batch-size32--epochs100yolov5的训练很简单,下载好仓库,装好依赖后,只需自定义一下data目录中的yaml文件就可以了。这里我使用自定义的my.yaml文件,里面就是定义数据集位置和训练种类数和名字。workers和batch-size参数的理解一般训练主要需要调整的参数是这两个:workers指数据装载时cpu所使

iOS快捷指令:执行Python脚本(利用iSH Shell)

文章目录前言核心逻辑配置iSH安装Python创建Python脚本配置启动文件测试效果快捷指令前言iOS快捷指令所能做的操作极为有限。假如快捷指令能运行Python程序,那么可操作空间就瞬间变大了。iSH是一款免费的iOS软件,它模拟了一个类似Linux的命令行解释器。我们将在iSH中运行Python程序,然后在快捷指令中获取Python程序的输出。核心逻辑我们用一个“获取当前日期”的Python程序作为演示(其实快捷指令中本身存在“获取当前日期”的操作,因而此需求可以不用Python,这里仅仅为了演示方便),核心代码如下。>>>importtime>>>time.strftime('%Y-%

0基础学习软件测试有哪些建议

其实现在基础的资料和视频到处都是,就是看你有没有认真的去找学习资源了,去哪里学习都是要看你个人靠谱不靠谱,再好的教程和老师,你自己学习不进去也是白搭在正式选择之前,大可以在各种学习网站里面找找学习资源先自己学习一下为什么选择学软件测试?同学们理由众多!大概分这几类:①不受开发语言、行业产品变化限制;②入门更简单,对零基础、女生都友好;③软件项目都需要测试人员,职业生涯稳;④学习周期短,但薪资并不低。要想“肩扛”一条线?需掌握三大技能:技能1:掌握测试流程,熟悉系统框架能提前与开发人员一起制定测试计划,通过测试左移,推动代码评审,代码审计,单元测试,自动化冒烟测试,来保证研发阶段的质量。技能2:

【动态规划】背包问题(详细总结,很全)

【动态规划】一、背包问题1.背包问题总结1)动规四部曲:2)递推公式总结:3)遍历顺序总结:2.01背包1)二维dp数组代码实现2)一维dp数组代码实现3.完全背包代码实现4.多重背包代码实现一、背包问题1.背包问题总结暴力的解法是指数级别的时间复杂度。进而才需要动态规划的解法来进行优化!背包问题是动态规划(DynamicPlanning)里的非常重要的一部分,关于几种常见的背包,其关系如下:在解决背包问题的时候,我们通常都是按照如下五部来逐步分析,把这五部都搞透了,算是对动规来理解深入了。1)动规四部曲:(1)确定dp数组及其下标的含义(2)确定递推公式(3)dp数组的初始化(4)确定遍历顺

相机校准—外参矩阵

在本文中,我们将探讨摄影机的外参,并通过Python中的一个实践示例来加强我们的理解。相机外参摄像头可以位于世界任何地方,并且可以指向任何方向。我们想从摄像机的角度来观察世界上的物体,这种从世界坐标系到摄像机坐标系的转换被称为摄像机外参。那么,我们怎样才能找到相机外参呢?一旦我们弄清楚相机是如何变换的,我们就可以找到从世界坐标系到相机坐标系的基变换的变化。我们将详细探讨这个想法。具体来说,我们需要知道相机是如何定位的,以及它在世界空间中的位置,有两种转换可以帮助我们:有助于确定摄影机方向的旋转变换。有助于移动相机的平移变换。让我们详细看看每一个。旋转通过旋转改变坐标让我们看一下将点旋转一个角度

pytest简介

介绍pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架,主要有以下几个特点:简单灵活,容易上手支持参数化能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试,还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试(pytest+requests)pytest具有很多第三方插件,并且可以自定义扩展,比较好用的如pytest-selenium(集成selenium)、pytest-html(完美html测试报告生成)、pytest-rerunfailures(失败case重复执行)、pytest-xdist(多CPU分发)等测试用例的skip和xfail处理可以很好的和jenkins集成