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web自动化08-下拉选择、弹出滚动

1、下拉选择操作   下拉就是HTML元素; 先列需求: 需求:使用‘注册A.html’页面,完成对城市的下拉的操作 1).选择‘广州’ 2).暂停2秒,选择‘上海’ 3).暂停...2秒,选择‘北京’ 我们首先可以通过直接定位下拉的内容对应的元素,完成对下拉元素的处理,我们也可以通过select类 我们先来认识select类:   说明:Select类是Selenium为操作...  应用场景:页面操作,一旦出现弹窗,不进行处理,后续的操作无法进行   弹窗分类:1、系统弹窗(js实现)  2、自定义弹窗(前端代码封装) 网页中常用的弹出有三种:             1...() -->   取消对话框选项 我们来做一下上面需求:大家可以做一下 自定义弹窗可以通过定位元素,来进行操作 3、滚动条操作 为什么需要滚动条呢?   ...页面注册同意条款,需要滚动条到最底层,才能点击同意 先提需求:打开注册页面A,暂停2秒后,滚动条拉到最底层 说明:selenium并没有直接提供操作滚动条的方法,但是它提供了可执行JavaScript

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如何使用方差阈值进行特征选择

基本的特征选择技术应该能够通过发现BMI可以用体重和身高来进行表示。 在本文中,我们将探索一种称为方差阈值的特征选择( Variance Thresholding)技术。...关于方差的说明 方差:顾名思义,在一个单一的度量显示分布的可变性。它显示了分布是如何分散的,并显示了平均距离的平方: ? 显然,具有较大值的分布会产生较大的方差,因为每个差异都进行了平方。...但是我们在ML关心的主要事情是分布实际上包含有用的信息。...如何使用Scikit-learn的方差阈值估计 手动计算方差和阈值可能需要很多工作。但是Scikit-learn提供了方差阈值估计器,它可以为我们做所有的工作。...Subset the DataFrame ansur_final = ansur_male_num.loc[:, mask] >>> ansur_final.shape (4082, 48) 如您所见,我们数据集中删除

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机器学习如何用F-score进行特征选择

但是,在实际的例子,不太可能把提取到的所有特征值输入到机器学习模型中进行训练,这是因为过多维度的特征值往往会包括冗余成分,这不仅会大大降低学习速度,而且还会产生过拟合现象,进而影响机器学习模型的性能。...因此,我们需要首先对提取到的特征值进行特征选择,去除冗余特征,即所谓的特征降维。...今天,笔者在这里就详细讲解一下F-score如何计算,并给出Matlab程序。...对于F-score需要说明一下几点: 1.一般来说,特征的F-score越大,这个特征用于分类的价值就越大; 2.在机器学习的实际应用,一般的做法是,先计算出所有维度特征的F-score,然后选择F-score...最大的N个特征输入到机器学习的模型中进行训练;而这个N到底取多少合适,需要你自己进行尝试; 3.F-score只适用于二分类,对于多分类的应用,可以考虑采用其他的特征选择方法; 4.F-score与SVM

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SpringXML,注解,JavaConfig如何选择

Spring有三种配置方法,这三种配置方式如何选择?先看一下这三种配置方式 XML applicationContext.xml <?...System.out.println(knight.getWeapon().getType()); context.close(); } } 这样一个Spring项目就完成了,可以用spring的test模块,进行测试...{ return weapon; } } @Component public class Weapon { @Value("knife") // 这个值可以外部配置文件通过...knight.getWeapon().getType()); context.close(); } } @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) // 读取配置...是context通过getBean方法拿的,但是在其他的类怎么获取到context,其实Spring提供了一系列Aware接口,只要实现这些接口,就能获取到要东西,我们只要实现ApplicationContextAware

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机器学习如何选择分类器

在机器学习,分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。...在监督学习方式,每个训练样本包括训练样本的特征和相对应的标签。...另一个方面分析,若分类器在测试数据上能够取得好效果,那么说明分类器的泛化能力强。分类器的泛化和拟合是一个此消彼长的过程,泛化能力强的分类器拟合能力一般很弱,另外则反之。...分类函数的复杂度和训练数据的大小 训练数据的大小对于分类器的选择也是至关重要的,如果是一个简单的分类问题,那么拟合能力强泛化能力弱的分类器就可以通过很小的一部分训练数据来得到。...另外在实验,也可以通过从输入数据中去除不相干的特征或者降低特征维数来提高分类器的性能。 4.

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技术角度分析如何选择灰度测试方式

灰度测试对于大部分的技术童鞋都不陌生,是我们在做产品迭代时经常会出现的需求,具体来讲是一种在应用测试时常用的方法,它允许在生产环境对新功能或更改进行控制从而实现有限的上线发布。...这里主要分享下我们在开展灰度测试时如何进行工具的选择和应该去重点关注的一些问题。...如何选择灰度测试形式?灰度测试实现的方式有很多,因此可供我们选择的形式或工具也比较多,有些可能是企业直接设计的模式有些是借助便捷化的工具进行管理。...4、Feature Flags是一款集"功能开关+ 灰度发布 + 远程配置 + ab测试 + 版本控制 + 持续交付 + 订阅管理 + 等等" 多个能力融为一体的技术,主要机制是允许开发人员在生产环境启用或禁用新功能...你们都是如何实现灰度测试的?

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3000字详细总结机器学习如何对模型进行选择、评估、优化

对于一个模型而言,我们也有很多模型参数需要人工选择,本章将对模型的评估选择和优化进行详细介绍。...查准率表示了被输出为正例的样本真的是正例的比例 查全率表示了所有的正例中被算法识别出来的比例 2 模型选择 一般而言,参数有两种,一种是模型的参数,由算法进行自动的优化;另一种是模型本身自带的参数,...通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。 例如,我们再进行线性回归时,可以选择很多种形式的函数,例如: ? ? ?...自助法:假设有m个数据的数据集,每次有放回的其中抽取一个样本,执行m次,最终大概有36.8%的数据未被抽取到,当做测试集,其余当做训练集。...上述叙述了当机器学习模型已经训练完成之后,我们该如何评估模型的好坏。 但是一般而言,机器学习模型的训练时间较长,在训练过程,我们怎么样判断模型训练的状态和优劣呢?

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MySQL如何选择VARCHAR和CHAR类型

在设计用于存储字符串的表字段时,可能会对到底选哪个类型有所犹豫,确实如果不了解它们之间的区别,选择上不会那么容易,本篇将详细介绍它们之间的区别以及如何正确的选择恰当的类型。...对于字符串数据如何存储在磁盘和内存,不同存储引擎具体的实现也不同,所以,接下来的内容仅限于InnoDB存储引擎。 区别 下面用一张图来展示VARCHAR和CHAR之间的区别。 ?...选型 同样用一张图来展示如何选择VARCHAR和CHAR存储字符串。 ?...小结 对存储字符串选型来说,可以根据上面指出的原则来进行选择,但有一点是一样的,那就是只给与真正需要的空间,因为更长的列会消耗更多的内存。 END 如果觉得有收获,记得关注、点赞、转发。

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使用VBA自动选择列表的第一项

标签:VBA,列表,用户界面 有时候,可能你想自动选择列表的第一项或者最后一项。例如,当选择列表所在的工作表时,列表自动选择第一项,或者选择最后一项。这都可以使用简单的VBA代码轻易实现。...,第二个过程在单击命令按钮后选择列表的最后一项。...而Activate事件,当该工作表成为当前工作表时,自动执行相应的过程,从而选择列表的第一项。 这些过程是如何工作的呢?它们是在计算列表中所有列表项数的前提下工作的。...在第一个过程,使用一个简单的循环列表的底部开始,一直到顶部。...列表中共有7项,Step -1告诉循环在每次循环迭代i减少1。 对于第二个过程,在循环内调用相反的过程。顶部开始,向下直到底部,然后停止。

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【Eclipse】eclipse让Button选择的文件显示在文本

在给定的代码片段,使用了Float.parseFloat(text)方法将文本转换为浮点数。然后,使用逻辑运算符进行条件判断,如果转换后的浮点数大于0或小于0,则执行相应的操作。...问题:在Eclipse如何实现让Button选择的文件显示在文本里?回答:在Eclipse,可以使用Java Swing库来实现让Button选择的文件显示在文本里的功能。...首先,需要创建一个JButton对象和一个JTextField对象,并将它们添加到一个JFrame或JPanel。...然后,可以使用JFileChooser类来创建一个文件选择对话,并将其与按钮关联起来。当用户点击按钮时,可以通过JFileChooser选择文件,并将文件路径显示在文本

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【python】如何用python写一个下拉选择和页签?

文章目录 前言 ttk模块 下拉选择combobox 下拉选择2 页签Notebook 前言 python学习之路任重而道远,要想学完说容易也容易,说难也难。...ttk模块 ttk是Python的一个模块,它提供了一组用于创建GUI界面的工具和控件。这些控件包括按钮、标签、文本等,可以帮助开发者更方便地创建用户界面。...下拉选择combobox 字符串类型变量 创建下拉选择 为values属性设置三个值 下拉选择 设置 只能做选择 显示的时候,默认选择第一个值 # coding=gbk from tkinter...color_select["values"]=("red","green","blue")# 为values属性设置三个值 color_select["state"]="readonly"# 下拉选择...color_select.pack() root.mainloop() 下拉选择2 可以使用Python的Tkinter库来创建下拉选择,以下是一个简单的示例代码: from tkinter import

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如何选择Elastic Stack的Alert和Watcher

定义警报的最佳方式是在这些应用程序的上下文中进行。例如,如果你对在过去5分钟内的错误数量感兴趣,并期望在超过一个给定的阈值时收到通知,你可以在Kibana的Logs应用程序启动警报创建。...Kibana应用程序不能支撑你的用例,或者当Kibana应用程序不支持其UI上创建你所需的警报时,你仍然可以使用Kibana的Rules and Connectors功能创建警报。...当规则条件需要来自高级DSL查询或聚合的结果时,或者当你想对数据进行更进一步的原酸以用于下一步的动作时,你可以使用Watcher。...何时使用 Alert 或 Watcher大多数情况下,我们优先选择Kibana Alert,特别是当你需要告警的场景与以下场景之一吻合时,请选择开箱即用的Kibana Alert,会让你事半功倍:APM...特别是,当升级堆栈时,必须对所有的Watcher进行测试,并在必要时进行更新。考虑到所有这些,请尽力先使用Kibana Alert,而不是试图编写一个Watcher规则。

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营销KPI指标那么多,如何进行有效的选择

我们将会讨论如何进行KPI的谈判以及关联RACE模型。 译者 | Lok 审校 | Sarah 编辑 | 雨 欣 如何去设置数字营销KPI?遵循SMART法则,并把它与RACE模型关联起来!...我们将会讨论如何进行KPI的谈判以及关联RACE模型。 选择要监测的指标 制定KPI最重要的一部分是正确地选择监测指标。...在众多有趣的想法,有一个想法脱颖而出: “你可以调整你的KPI或者预算。但是二者不能同时进行。” KPI高度依赖预算的这种想法与PPC广告息息相关。...他们的名称上已经能很好地理解这五个法则的意思,我就不在此过多解释了。重点是要记住你千万不要认为别人理解的KPI跟你理解的如出一辙。...如果你使用的也是上图的框架,那么你就可以把KPI与流程的相应阶段匹配起来,例如下图: ? 这种方法很棒,因为它可以让你在整个漏斗轻易地监测KPI,而不仅仅是关注转化次数。

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