pytest_generate_tests 在测试用例参数化收集前调用此钩子函数，根据测试配置或定义测试函数的类或模块中指定的参数值生成测试用例， 可以使用此钩子实现自定义参数化方案或扩展,相关文档参考官方文档https://docs.pytest.org/en/latest/parametrize.html#pytest-generate-tests
Brainfuck 包含一个有 30,000 个单元为 0 的数组，和一个数据指针指向当前的单元。
BrainFuck是一门非常简单的图灵完备的编程语言，只有 8 个指令： Brainfuck 包含一个有 30,000 个单元为 0 的数组，和一个数据指针指向当前的单元。
所谓脱敏，是指在不影响数据用途的前提下，对数据进行加工处理，隐藏数据中的敏感信息，防止敏感信息泄露。
作者 | Fabio Hiroki 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在本文中，我们将介绍 Apache Beam，这是一个强大的批处理和流式处理开源项目，eBay 等大公司用它来集成流式处理管道，Mozilla 用它来在系统之间安全地移动数据。 概 览 Apache Beam 是一种处理数据的编程模型，支持批处理和流式处理。 你可以使用它提供的 Java、Python 和 Go SDK 开发管道，然后选择运行管道的后端。 Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内
理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同，接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数（比如 method、url、param等）封装到 yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变，只需要修改 yaml 文件中的配置即可。
函数指针是一种非常强大的编程工具，它可以让我们以更加灵活的方式编写程序。在本文中，我们将介绍 8 个函数指针的高级应用场景，并贴出相应的代码案例和解释。
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
近期我们开源了一个跨框架算法评测库 MMEval。在 MMEval 中，我们使用了一种叫做多分派的技术，来支持不同框架实现的自动分发。
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream，风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具，并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
微分方程是数学中重要的一课。所谓微分方程，就是含有未知函数的导数。一般凡是表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间关系的方程，就叫做微分方程。
pytest的参数化方式 pytest.fixture()方式进行参数化，fixture装饰的函数可以作为参数传入其他函数 conftest.py 文件中存放参数化函数，可作用于模块内的所有测试用例 pytest.mark.parametrize()方式进行参数化 本节测试依然以is_leap_year.py方法作为测试目标： def is_leap_year(year): # 先判断year是不是整型 if isinstance(year, int) is not True:
感谢大家关注matlab爱好者公众号，今天给大家介绍matlab较为复杂一点的三个数据类型。在聊天栏中输入"013"、"元胞"、"结构体"、“函数”或 “句柄”即可快速获取本文章。
机器之心报道 编辑：杜伟、力元 一直以来，贝叶斯深度学习的先验都不够受重视，这样真的好么？苏黎世联邦理工学院计算机科学系的一位博士生 Vincent Fortuin 对贝叶斯深度学习先验进行了重新审视。 众所周知，先验的选择是贝叶斯推断流程中最关键的部分之一，但最近的贝叶斯深度学习模型比较依赖非信息性先验，比如标准的高斯。 在本篇论文中，来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的博士生 Vincent Fortuin 强调了先验选择对贝叶斯深度学习的重要性，概述了针对（深度）高斯过程、变分自编码器、贝叶斯神经网络
在之前的文章中我们简单的介绍过scala中的协变和逆变，我们使用+ 来表示协变类型；使用-表示逆变类型；非转化类型不需要添加标记。
可以看到上面的输入框在刷新页面并没有进行自动聚焦，那么这时候可以使用自定义一个focus()方法来处理。还有能否在刷新页面的时候，可以设置value在文本框中以及设置字体颜色呢？能否进而通过传参的方式设置字体颜色呢？
内置的pytest.mark.parametrize装饰器可以用来对测试函数进行参数化处理。下面是一个典型的范 例，检查特定的输入所期望的输出是否匹配： test_expectation.py
下面，我们介绍论文的主要思想和创新之处。 系统概览 早期的对话系统主要基于由专家人工制定的状态和规则。而现代对话系统通常使用组合学习的架构，将手工定制状态和规则组合到统计机器学习算法中。由于人类语言的复杂性，在构建在开放域对话机器人时，最大的挑战在于无法枚举所有可能的状态。 MILABOT完全采用基于统计机器学习的方法，在处理和生成自然人类对话中做了尽可能少的假设。模型中每个组件的设计使用机器学习方法优化，通过强化学习对各个组件的输出进行优化。其灵感来自于组合机器学习系统，即由多个独立的统计模型组成更好的学
可以看到上面的输入框在刷新页面并没有进行自动聚焦，那么这时候可以使用自定义一个focus()方法来处理。 还有能否在刷新页面的时候，可以设置value在文本框中以及设置字体颜色呢？ 能否进而通过传参的方式设置字体颜色呢？
来源 | cnblogs.com/liruilong/p/13403963.html
机器之心报道 编辑：魔王、小舟 来自加州理工学院和普渡大学的研究者通过直接在傅里叶空间中对积分核进行参数化，构造了一种新的神经算子——傅里叶神经算子（FNO）。 这篇由加州理工学院 Zongyi Li、Anima Anandkumar，以及普渡大学（Purdue University）Kamyar Azizzadenesheli 等人提交的论文的审阅。 本文的作者之一 Anima Anandkumar 是加州理工学院教授，也是英伟达机器学习研究的负责人。 传统意义上，神经网络主要学习有限维欧式空间之间的映
众所周知，神经网络可以学习如何表示和处理数字式信息，但是如果在训练当中遇到超出可接受的数值范围，它归纳信息的能力很难保持在一个较好的水平。为了推广更加系统化的数值外推，我们提出了一种新的架构，它将数字式信息表示为线性激活函数，使用原始算术运算符进行运算，并由学习门控制。我们将此模块称为神经算术逻辑单元(NALU) ，类似于传统处理器中的算术逻辑单元。实验表明，增强的NALU 神经网络可以学习时间追踪，使用算术对数字式图像进行处理，将数字式信息转为实值标量，执行计算机代码以及获取图像中的目标个数。与传统的架构相比，我们在训练过程中不管在数值范围内还是外都可以更好的泛化，并且外推经常能超出训练数值范围的几个数量级之外。
Swift 中的泛型语法是为了类型通用性设计，这种通用性允许在函数输入和输出时，使用复杂的类型集合来表达，前提是类型必须前后一致。例如下面这个例子是从两个序列构建一个数组：
上一篇文章API测试之Postman使用全指南（一） 讲述了如何创建GET/POST请求
目前，我们已经介绍了一些强化学习的算法，但是我们无法在实际问题中运用这些算法。 为什么呢？因为算法估算价值函数 (v(s)) 或者 (q(s,a))，保存这些价值函数意味着保存所
相信很多人关注 Vavr 的原因，还是因为 Hystrix 库。Hystrix 不更新了，并在 GitHub 主页上推荐了 Resilience4j，而 Vavr 作为 Resilience4j 的唯一依赖被提及。对于 Resilience4j 这个以轻依赖作为特色之一的容错库，为什么还会引用 Vavr 呢？
request 是 pytest 的内置 fixture ， “为请求对象提供对请求测试上下文的访问权，并且在fixture被间接参数化的情况下具有可选的“param”属性。” 这是官方文档对request的描述，可参考的文档不多。
Oracle WebLogic最近在其软件中披露并修补了远程代码执行（RCE）漏洞，其中许多漏洞是由于不安全的反序列化造成的。Oracle 在2019年6月18日的带外安全补丁中解决了最新的漏洞CVE-2019-2729 .CVE -2019-2729的CVSS评分为9.8，这使其成为一个关键漏洞。此漏洞相对易于利用，但需要Java Development
本系列文章汇总了从 Appium 自动化测试从基础到框架高级实战中，所涉及到的方方面面的知识点精华内容（如下所示），希望对大家快速总结和复习有所帮助。
函数调用是告诉 CPU 执行函数的表达式。发起函数调用的函数是调用者，被调用的函数是被调用者或被调用函数。进行函数调用时不要忘记包含括号。
深度前馈网络（deep feedforward network），也叫做前馈神经网络（feedforward neural network）或者多层感知机（multilayer perceptron，MLP），是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
1. 使用pytest完成接口自动化 1.1. pytest 简介 pytest 是 Python 的一款开源测试框架。
一般而言，AI模型的大小与其训练时间相关，因此较大的模型需要更多的时间来训练。通过修剪可以优化数学函数（或神经元）之间的连接，从而减小其整体尺寸而不会影响准确性，但是训练之后才能进行修剪。
Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时，一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上，结果是一组方便（但是有限）的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图，它包含在主要的 Matplotlib 安装中：
下图就是一些我们经常使用的激活函数，从这些激活函数的图像可以看出它们有的是局部线性的有的是非线性的，有的是一个函数表达式下来的，有的是分段的。但其表达式好像都不是很常见，给人一种应凑的感觉有没有？
Github地址：https://github.com/HunterMcGushion/hyperparameter_hunter
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Functions.html
tep是一款测试工具，在pytest测试框架基础上集成了第三方包，提供项目脚手架，帮助以写Python代码方式，快速实现自动化项目落地。
传统上，类型系统分为两个截然不同的阵营：静态类型系统和动态类型系统，在静态类型系统中，每个程序表达式必须在执行程序之前具有可计算的类型；在动态类型系统中，直到运行时对类型的任何了解，直到实际值该程序可以操纵。面向对象通过允许编写代码而无需在编译时知道精确的值类型，从而在静态类型的语言中提供了一定的灵活性。编写可以在不同类型上运行的代码的能力称为多态性。经典动态类型语言中的所有代码都是多态的：只有通过显式检查类型或对象在运行时无法支持操作时，才可以限制任何值的类型。
在上一篇：Jmeter系列之常用组件(二)，主要介绍正则表达式提取器、调式取样器(debug sampler)、响应断言、HTTP消息头管理的应用场景及实战。
傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波
本译文自Artem sobolev 在http://artem.sobolev.name 发表的Stochastic Computation Graphs: Continuous Case。文中版权、
生成模型是机器学习中一个有趣的领域，在这个领域中，网络学习数据分布，然后生成新的内容，而不是对数据进行分类。生成建模最常用的两种方法是生成对抗网络(GAN)和可变自编码器(VAE)。在这篇文章中，我将尝试解释可变自动编码器(VAE)背后的原理，以及它是如何生成上述面的数据的。
Python中常见的数据结构可以统称为容器。 序列（如列表和元组）、 映射（如字典） 集合（set）是三类主要的容器。
torch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本，可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU，并且计算能力>= 3.0。
之前的测试中单独抽离出了一个注册登录的场景，而实际的电商场景中，绝大多数都是已经登录并保持登录状态的，用户的登录信息可能被保存在浏览器的 cookie 中或在 App 的 localstorage 中，更多的是拿到现有的 cookie 去做验证;
如果现在有一个需求，要求编写一个求 2 个数字中最小数字的函数，这 2 个数字可以是 int类型，可以是 float 类型，可以是所有可以进行比较的数据类型……
可变参数方法（第53项）和泛型都在Java 5时添加到了平台中，所以你可能会期望它们会优雅地相互作用；可悲的是，它们不能相互作用。可变的目的是允许客户端将数量可变的参数传递给方法，但它是一个漏洞抽象（ leaky abstraction）：当你调用可变参数方法时，会创建一个数组来保存可变参数；该数组应该是一个实现细节，是可见的。因此，当可变参数具有泛型或者参数化类型时，会出现令人困惑的编译器警告。
固件的名称默认为定义时的函数名，如果不想使用默认，可以通过 name 选项指定名称：
函数可以有一些位置参数（positional）和一些关键字参数（keyword）。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中，x和y是位置参数，而z则是关键字参数。
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