在开始介绍腾讯云文字识别之前，先来了解OCR技术的基本概念和原理。OCR技术通过对图像或扫描文档进行分析和处理，将其中的文字内容转换为可编辑和可搜索的文本。
自然场景文本提取是图像语义信息抽取的一个重要分支，它的实现需要CV和NLP技术，即既需要使用视觉处理技术来提取图像中文字区域的图像特征向量，又需要借助自然语言处理技术来解码图像特征向量为文字结果。
在linux系统以原生命令为王的大背景下，能在其中运行windows窗口界面软件是件很开心、很有意义的事。
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。
发送短信接口，我知道的常见的有两个平台，一个是 twilio，可以免费发短信 500 条，可发任意信息，一个是腾讯云，可以免费发短信 100 条，需要申请短信发送内容模板。
很多时候，我们为了选要素需要手动进行，但是目前有GOOGLE上已有了HoughTransform算法，让我们看图说话：
之前发过一篇文章，用 Python 制作的给父母天气预报提醒的小工具。这篇文章我同步到博客上之后，有读者在评论区留言，对于部分微信没有网页版接口，导致无法实现这个功能，这位读者建议，建议用发短信的方式，这样，就不会受限于微信的限制。
第一阶段：分析需求，公司先把需求给到我们，让我们先去了解一两天，这两天我们会把一些不明确的需求点记录下来。输出：不明确的需求问题，然后会有一个需求的澄清会，我们把不理解的地方在会议上说出来，包含需求的合理性，还有可测性等。
种草某款彩妆，但嫌专柜试色太远？商场试口红，试完几支后，颜色重叠、重复卸妆太麻烦？担心试用品的卫生问题？其实就是希望在家便能试完妆，看中就买买买？也许AR试妆这种较为时尚的方法可以在某种程度上助你一臂之力。
不知道大家有没有注意，现在很多考试都使用条形码了。在考试前，监考老师会发给考生一个条形码标签，由考生确认无误后将其粘贴在答题卡规定的条形码区域内。这个条形码里包含考生的信息，包括姓名、考号、班级、考试科目等信息。而且还可以通过条形码快速识别试卷，进行电脑阅卷和评分，大大提高工作效率。那么这种考试条码是怎么制作的呢？小编下面就详细给大家介绍。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 《塞尔达传说王国之泪》简直爆火，相比之下Switch有点“带不动”它了。 这不，就在游戏发售后，不少玩家发现它最大的问题是掉帧严重，尤其是使用“究极手”在海拉鲁搞事时，能直接掉到20帧。 最痛苦的是，玩正版Switch还会被破解版玩家调侃—— 不少用Switch模拟器玩破解版《王国之泪》的玩家，能直接在电脑上用4090轻轻松松跑到60帧（用MOD解锁30帧），还是4K高清的那种…… 相比之下，Switch掌机模式分辨率最高720p，主机也只有900p
随着跨境电商的蓬勃发展，越来越多的企业开始涉足国际市场，而静态住宅代理作为一种重要的网络工具，在跨境电商中也越发受到企业的青睐。本文将从静态住宅ip的业务应用、优势及如何购买ip等方面进行探讨。
政采云的搜索服务是基于 Elasticsearch 的在线分布式搜索，为内部业务提供结构化和非结构化数据的多条件检索，支撑政采云PC端、APP端、小程序端的搜索能力。
最后一篇案例篇，"愿站在巨人的肩膀上"，加油熊二同学。 常见案例 淘宝网架构演进 2017年5月18日，阿里巴巴集团公布2016财年的全年业绩，集团收入为1582.73亿元人民币，同比增长56％
等价类划分 是把所有可能输入的数据分为若干个区域，然后从每个区域中取少量有代表性的数据进行测试即可。
第一种方式，有两种实现方法，一是使用在线的接口（如谷歌、微软……但前者被墙，后者付费使用，当然也可以自己部署个接口处理转换，不想特别折腾也可以用微软的office web apps），二是使用第三方的库，在客户端处理好再显示，但据我个别试用，效果不是很完美。
近日，权威行业分析机构ABI Research在其发布的《Augmented Reality in Retail》报告中称，电子商务和实体零售商都在尝试使用AR来解决诸如高产品退货率、店内流量下降和客
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 敲代码神器、程序员的AI助手GitHub Copilot，结束内测正式对所有人开放！ 正式版定价10美元/月（人民币约67元），年付有优惠100美元/年（人民币约669元） 从现在起无需排队可申请2个月免费试用，另外对认证学生和热门开源项目维护者免费。 看到这我当场就买了两份。 分别试验了银联+Visa双币信用卡，和通过Paypal使用国内银行借记卡，都能顺利支付。 成功购买后就可以到你喜欢的工具里去安装使用了，目前仅支持VS Code、Visual
11月11日是个有趣的日子。客观来说，它和一年中其他364（365）天一样没什么特殊，但偏偏又总被人赋予特殊的含义。十年之前，大家谈论的是如何打发“光棍节”（跟 和菜头 一样，此节日的发源地也是本人的母校）。到了近些年，这一天显然又成了“剁手”的代名词，阿猫阿狗们早早地就开始了铺天盖地的宣传。 不过还没到正日子，这几天我就碰上了两件闹心的事： 刚下单的商品，第二天就降价了！ 打算再等等的商品，准备买的时候居然价格涨回去了！ 所以别看折扣打得狠，优惠券给得大方，你究竟有占到多少便宜，自己心里还真没点数。于是，
一、通用测试用例八要素 1、用例编号； 2、测试项目； 3、测试标题； 4、重要级别； 5、预置条件； 6、测试输入； 7、操作步骤； 8、预期输出
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
不同阶段的测试用例的用例编号有不同的规则： （1）系统测试用例：产品编号-ST-系统测试项名-系统测试子项名-XXX （2）集成测试用例：产品编号-IT-系统测试项名-系统测试子项名-XXX （3）单元测试用例：产品编号-UT-系统测试项名-系统测试子项名-XXX **其中产品编号也叫项目标识，每个公司都有若干不同的项目或者产品，如何来区分它们呢？这就需要有产品编号了，每个公司都有自己的一套定义产品编号的规则，并且每个现有产品的编号已经制定好了，直接拿过来用就可以了。 **产品编号后的ST、IT、UT分别对应系统测试阶段、集成测试阶段、单元测试阶段。实际工作中有些公司会将产品编号以及测试阶段省略。 **测试阶段后面就是测试项目名了，对应的是较大较系统的测试点。 **测试项目名后面就是测试子项目名，有些测试是没有子项目名的，只有当测试项力度比较大的时候才会有成都市子项 （比如说：我们要测试用户能否成功登录这个功能，那我们就可以分为很多个子项，qq登录、邮箱登录等等）。 **测试子项名后面就是具体的用例编号了，可以是数字：01、001、002等等。
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
测试数据在整个测试过程中扮演着极为重要的角色，但是它却像个没有星象的演员，明明至少是男二号，但总是被观众忽略。在测试过程中，我们往往在测试计划阶段就忽略了测试数据，在起先没有给测试数据的设计、准备留出足够的时间，投入足够的精力，到了测试执行阶段追悔莫及。 只有吃过大亏的测试人员，才会在下一个测试开始的初期就认真的对待它。笔者也算是吃过亏的人。因此在现在经手的测试工作中，总会提着测试数据这根弦。恰巧有同学问到这方面的问题，就分享一下个人的经验总结，与大家一起探讨。
无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启买买买模式，不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。
本文首发于InfoQ： http://www.infoq.com/cn/articles/to-test-colleagues-let-us-do-a-safety-test 今天，很多的软件并没有经过专门的安全测试就被放到互联网上，它们携带着各类安全漏洞暴露在公众面前，其中一些漏洞甚至直指软件所承载的核心敏感信息或业务逻辑。这些漏洞一旦被不怀好意者利用，很可能会给企业造成经济损失。带来负面声誉影响的同时，还可能被起诉、遭到罚款等等，细思极恐。 其中的一部分原因是企业本身安全意识不强，但是很多时候虽然软件企
Hi，大家好，今天是三月的第一天，至此正式进入 “金三银四”升职加薪的黄金季。如果你在公司是加班时的超人，加薪时的隐形人。面对跳槽机会，你动心吗？假如发展空间受限而此时恰好有很好的机会，积极投入到找工作的新大军不失为当前的一种选择，今天分享一波接口自动化面试题为你助攻，祝加薪成功！💰 一 请求接口中常见的返回状态码 请求接口中返回状态码以如下数字开头： 1xx– 信息提示（表示临时的响应。客户端在收到常规响应之前，准备接收一个或多个 1xx 响应）。 2xx – 成功（表明服务器成功地接受了客户端请求）。
根据测试目标和需求，选择适合的自动化测试工具和框架，例如：Selenium、Appium、Requests等。
测试不能只关注某个控件的边界值、等价类是否满足要求，也要关注它的主要功能和业务流程是否正确实现，这时就需要使用场景法来完成。
微信公众号后台回复“资源”、“测试工具包”领取测试资源，回复“微信交流群”、“内推群”一起进群打怪。
基于以上痛点，我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台，无需编写脚本，无需搭建本地工程环境，全程可视化界面操作，即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置，致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例，介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型，场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机，最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素（手机没电、找不到设备、网络环境等问题）、bugfix回归验证，整体测试周期还要加长，甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端，往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作，用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化，可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力，可以在平台页面上直接选择，添加对应行动点，支持语义化设置，支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例，也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模，扩展任务丰富数据源能力，支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离，以业务场景角度封装成用例数据模型，不仅降低测试用例数据遗漏的风险，而且将原先脚本写死的数据变活，通过建立的模型实时获取线上活的数据，即使有业务调整，直接维护模型即可。 场景模型支持2种：
在上一篇文章《Pytest fixture及conftest详解》中，我们介绍了fixture的一些关键特性、用法、作用域、参数等，本篇文章将结合fixture及conftest实现一键动态切换自动化测试环境。在开始前，我们可以先思考几个问题：动态切换测试环境的目的是什么（能够解决什么问题）？该如何实现（实现方案）？具体步骤是什么（实现过程）？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、面试基础题 简述测试流程: 1、阅读相关技术文档（如产品PRD、UI设计、产品流程图等）。 2、参加需求评审会议。 3、根据最终确定的需求文档编写测试计划
扎克伯格希望于一个 AI 系统来对抗虚假账户、假新闻以及用户隐私滥用问题。他可能忽略了，剑桥分析投放的内容，正是通过 Facebook 的算法分发给用户的。
作为首次从法律层面系统规定了个人信息的知情权与决定权、首部专门针对个人信息保护的综合性法律——《个人信息保护法》，将于11月1日起正式实施。《个人信息保护法》明确：不得进行大数据杀熟；不得向用户强制推送个性化广告；限制过度收集用户个人信息……
（1）登录的用户通过语句good= get_object_or_404(Goods, id=good_id)获得需要移出的商品信息。
界面测试、功能测试、兼容性测试、易用性测试、性能测试，最后根据测试用例模版编写测试用例。测试用例字段一般包括：编号、测试项目名称、用例标题、重要级别、前置条件、输入、操作步骤、预期输出、测试结果、测试时间和测试人员。
表3-8为查看购物车中内容的测试用例，上一节把商品放入购物车内，在这里验证进入购物车的商品信息是否可以正确地被显示出来。
应用与服务编排工作流 (Application Services Workflow，ASW) 是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。
测试数据在整个测试过程中扮演着极为重要的角色，但是它却像个没有星象的演员，明明至少是男二号，但总是被观众忽略。在测试过程中，我们往往在测试计划阶段就忽略了测试数据，在起先没有给测试数据的设计、准备留出足够的时间，投入足够的精力，到了测试执行阶段追悔莫及。
试客联盟是一个以免费商品试用为主题的网站，用户注册后可以选择商品申请试用，如申请成功只需要提交试用报告即可免费获得商品。然而手动申请较为繁琐，申请效率不高。下面给大家推荐一款试客联盟批量申请工具开心版，能够全自动进行申请试用，大大提高了试用成功几率。
这里的实现方法与商品概要信息基本上是一致的，不同的地方在于在概要信息中使用代码good_list = Goods.objects.all()获取全部商品信息，而在模糊查询中使用代码good_list= Goods.objects.filter(name__icontains=search_name)来显示符合条件的商品信息。
随着各类前后端框架的成熟和完善，传统的SQL注入、XSS等常规漏洞在Web系统里逐步减少，而攻击者更倾向于使用业务逻辑漏洞来进行突破。
一般流程性的测试用例，写成自动化用例时，步骤较多写起来会比较长。在测试用例里面添加详细的步骤有助于更好的阅读，也方便报错后快速的定位到问题。 举个常见的测试场景用例：从登陆开始，到浏览商品添加购物车，最后下单支付
人工智能赋能美妆早已不是新鲜事，经过前几年的“试水”，AI+彩妆似乎已在美妆行业形成一种风潮，逐渐改变了化妆品营销手段与产品研发的走向。而目前市场发展最成熟、应用最为广泛的，便是以人工智能深度学习算法与3D AR增强现实等技术为基础的AR虚拟试妆。
【新智元导读】亚马逊积极向美国警方推销自己的人脸识别产品， 引发了美国社会大规模抗议。亚马逊员工也给CEO贝佐斯写公开信：请停止武器化我们的技术！
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