0X00 前言的，我才想起来貌似我也还没做。对于这种无意义的问卷，我是不怎么感冒的，所以我打算使用”特技”来完成，也就是python，顺便重新复习一下python，真的好久没用了。下面，表演开始……
这是第七篇，也是这个基础入门系列的最后一篇内容，简单介绍如何采用 unittest模型编写测试用例。
问卷星是一个大学生都在用的问卷采集工具，每到期末，朋友圈总会有一大波问卷席卷而来。
4、《笨办法学 Python》：这本书绝对是最简单的学习 Python 的方法，本书的 HTML 在线版是完全免费的。
调查问卷链接: https://wj.qq.com/s2/10103665/e87c/
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。
目录[-] 本教程上接教程Part4。 前面已经建立一个网页投票应用，现在将为它创建一些自动化测试。 自动化测试简介 什么是自动化测试 测试是检查你的代码是否正常运行的行为。测试也分为不同的级别。有些测试可能是用于某个细节操作（比如特定的模型方法是否返回预期的值），而有些测试是检查软件的整体操作（比如站点上的一系列用户输入是否产生所需的结果）。这和Part2中的测试是一样的，使用shell来检查方法的行为，或者运行应用程序并输入数据来检查它的行为。 自动化测试的不同之处就在于这些测试会由系统来帮你完成。
AI 研习社消息，日前，Python 初始设计者及主要架构师 Guido van Rossum 在 Python 官方邮件组表示，他们将于 2020 年 1 月 1 日停止对 Python2.7 的支
下面介绍针对类的测试，很多程序中都会用到类，因此能够证明你的类能够正确地工作会大有裨益。如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。
这一次的实验课关于SQL处理，对应作业12。如果之前错过了的小伙伴刚好可以这一次补上。这节课的内容非常扎实，基本上涵盖了SQL当中常用的所有语法，虽然说通过一篇文章或者是一节课入门某个技术有些夸张。但至少打下一个比较扎实的基础还是没有问题的。
作者：lzaneli 腾讯TEG前端开发工程师 |导语 腾讯问卷通过定义一套语义化的问卷逻辑语言，结合配套的问卷逻辑编辑器，让问卷调研者可以低成本、轻松、高效地实现复杂的自定义问卷逻辑。截止目前已经帮3.08k份问卷完成了复杂逻辑的定制。 公司新产品/新模式已推广了一段时间，却发现总是不够深度了解用户的想法、及竞品调研信息，导致推广策略频繁失误？学校/企业想做一份深度的心理测试，却发现很难针对性设置题目，结果不准导致测试毫无意义？问卷的逻辑设置起来比较困难？ 比如想要制作这样一份深度/专业/定制化
rust.cc 搬国内来了，现在域名是 rustcc.cn。访问以前的域名会重定向过来。但是原来的rss好像不会收到更新了。大家使用过程中有什么问题，请直接与Mike老师联系。
机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲 本周一（6 月 19 日）机器之心发表文章《我的深度学习开发环境详解：TensorFlow + Docker + PyCharm 等，你的呢（附问卷）》介绍了研究员 Killian 的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard，并附了一份调查问卷想要了解机器之心读者配置的开发环境、对编程语言、框架的使用情况。虽然获得的反馈量比较有限，但我们也观察到了一些比较有趣的现象。在这篇文章中，我们将
小伙伴们好久不见呀！最近出来调研（猜猜上图是哪里），好几天没更新推文。但是今天鼓捣了调研中遇到的问题，觉得有必要记录一下。
地址： https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b
这里根据笔者以往的工作经验和周围一些 DBA 大佬的分享，总结出 DBA 在工作中需要开发的内容：
“由中文地址返回点位坐标”这个过程被称为地理编码。有时候我们会有这方面的需求，比如问卷调查后受访者填的居住地为中文地址，后期需要落在地图上。之前有一个作者开发了一个XGeoCoding的工具，能够实现这一需求，不过很可惜后期停用了——所以又自食其力了一次。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 魏子敏 今日凌晨，全球最大的数据科学社群Kaggle发布了第一份数据科学／机器学习业界现状调查报告。这份调查问卷的受访者囊括了来自50多个国家的16,000+位从业者，根据他们的问卷结果，Kaggle给出了一些有趣的结论： 1、Python可能是机器学习最常用的编程语言，而统计学家更多地使用R语言； 2、数据科学家的年龄中位数是30岁，而各国差异巨大，比如，印度的受访人比澳大利亚平均年龄年轻9岁； 3、受访者中硕士学位所占比重最大，但薪水最高的从业者（$150k）多数拥有博士学
两个Excel中都有相同的一列，怎样依赖这列数据将两个Excel合并到一起？使用Python合并表格只要一句代码！
AI科技评论消息，近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。有关此次问卷更具体的情况如何？AI科技评论将kdnuggets上发表的总结文编译整理如下： 之前我们在kdnuggets上做了这样一个问卷调查，2016、2017两年，在分析、数据科学和机器学习的工作中，你用R语言，还是Python，或两者都用，或选择其他的语言？ 通过分析954个回答，我们得出了
近日，kdnuggets 做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了 954 个回答，得出结论——Python 已经打败 R 语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。有关此次问卷更具体的情况如何？AI研习社将 kdnuggets 上发表的总结文编译整理如下： 之前我们在 kdnuggets 上做了这样一个问卷调查，2016、2017 两年，在分析、数据科学和机器学习的工作中，你用 R 语言，还是 Python，或两者都用，或选择其他的语言？ 通过分析 954 个回答
StackOverflow 发布了 2021 年度开发者调查报告，整个调查问卷参与人数达到八万多，来自全球 180 多个地域。问卷内容包含基本信息，教育、工作经历，用到的技术相关，社区相关，人口相关，最终问题六个部分，每个部分由多个随机问题组成。涉及到的问题有受访者的所在地域，工作年限，薪资水平，性别，性取向，以及用到的语言和工具等。
本文将帮助您基于腾讯云微搭低代码 WeDa 平台，从0到1快速打造如下图所示的问卷调查小程序。
记得在几年前，那时候我还不怎么使用 vscode 编写 python，由于项目大多是数据处理相关，因此更多使用 jupyter notebook 。那写代码的体验感，用 "磕磕绊绊" 形容就再适合不过。
本案的数据来源于全球最大的编程开源社区之一，Stack Overflow的2019年年度调查问卷。共有来自全球约9万份有效问卷。每份问卷共有86道题，前后共计42页。非常详尽地还原了全球程序员的画像。整份报告分上下两部分，本集主要是用户画像和技术语言方面，下集是与程序员工作相关方面。下文图片清晰度不够，请点击文末阅读原文跳转网页版动态可视化报告。
要学习测试，得有要测试的代码。下面是一个简单的函数，它接受名和姓并返回整洁的姓名：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据分析是数学知识、统计知识和分析人员自身专业知识的融合及实际运用，其关键在于挖掘数据潜在的价值，解决实际问题。 分析人员可使用一系列科学研究方法挖掘数据本身的意义及数据之间的关系，进而为实际研究提供有力的数据支撑。 网络问卷调研的兴起让我们可以使用问卷作为背景案例进行阐述，不仅可以将各类分析方法融入问卷研究，还可以将分析思路进行梳理，以“傻瓜”式的文字进行讲解，从而解决实际问题。 在浩如烟海的数据中，不论是科学研究还是商业调查，很大一部分数据是通过调查
随着网络信息技术的飞速发展，人们正在迅速适应互联网对人们的学习、生活和工作所产生的影响和变化。网络调查系统是网络信息时代发展的产物，正在被越来越广泛的受众所接受，并逐渐取代传统的调查。在线调查系统解决了传统调查无法解决的时间和空间限制等问题。可重用性;易于变化;数据恢复快捷方便。低成本。电子测量已成为一种普遍而实用的测量方法。它具有研究范围广、信息量大、选择空间大、隐私性好、成本低等优点。因此，电子调查不可避免地成为社会发展的一个组成部分。本文采用VUE节点语言进行开发，主要描述了一个调研系统的设计和开发过程，研究了在线调研的好处，并详细阐述了软件需求、设计和实现过程。
2017 年末，PSF（Python Software Foundation，Python 软件基金会）和 JetBrains 一起进行了一次全球范围内的关于 Python 使用情况的问卷调查，共有来自 153 个国家的 9506 名开发者参与了这次调查，官方也发布了一份调查报告分析。
问卷星我想大家在大学或者工作中多多少少会遇到一些，有的工作经常要填，这个我也是挺咱们的学姐经常抱怨，说是匿名的调查问卷，结果填起来一般要挺久才能搞完，如果多的话还是挺烦的，还有就是大学我们这边会经常遇到，比如加入某个社团，需要填写各种信息，然后各种选项，学校领导有时也会发一些这样的问卷来让我们匿名填写，问卷调查是一种发掘事实现况的研究方式，最大的目的是搜集,累积某一目标族群的各项科学教育属性的基本资料，可分为描述性研究及分析性研究两大类。在决定是否采用问卷法作为研究工具，应考量是否能顺利达成研究目标以及注意研究样本在问卷上的配合度。 对于当代大学生来说，马原思修行策这些课的实践活动离不开问卷调查，可是各种转发过后却只有寥寥数人填写的痛谁又懂呢？
在使用了一个学期的自动打卡之后，学校突然宣布停用原来的“我在校园”小程序（好像是合作期到了），改用“奕辅导”小程序。虽说程序改了，但是实现自动打卡的原理基本是不变的，所以这几天有空研究了一下这个新的小程序。
云开发（CloudBase）是云端一体化的云服务平台，是国内 Serverless 理念的领先实践，使用云开发，开发者无须关心服务器搭建和管理，只需编写业务代码和调用原生提供的云能力，就可以快速搭建完整的小程序/小游戏、H5、Web、移动 App 等应用，目前，云开发已服务超过 50 万开发者。
去年秋天，Python 软件基金会和 JetBrains（捷克的软件开发公司，Python语言编辑器 PyCharm 的开发公司）共同开展了对 Python 开发人员的调查，最终收集了 150 多个国家与地区的 2.4 万名开发者的调查问卷，并得出如下报告。
前面两周的问卷结果，收到了很多读者的点赞回复，也有很多开发朋友饶有兴趣的来读，一方面是为了对号入座，一方面也是想了解下同行们的生存现状。
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL
Rust 是一种相对年轻的系统编程语言，旨在同时提供高级编程语言的安全保证和低级编程语言的执行性能。为了实现这个设计目标，Rust 提供了一套安全规则，并在编译时检查这些安全规则，以消除许多内存安全和线程安全问题。得益于其安全性和性能，Rust 近年来越来越受欢迎，并已用于编写许多对安全性要求很高的系统软件。
Django 投票选举系统是一个基于 Python 3.11 和 Django 框架的全功能投票应用程序。该系统提供了丰富的功能和用户友好的界面，以满足投票选举的各种需求。以下是该系统的主要功能概括：
最近有同事在设计问卷系统，我碰巧在 GitHub 上发现了一个开源的问卷/考试系统，觉得它非常不错，给他推荐了下。今天我打算和家人们分享一下这个发现。
大数据和人工智能正成为了这个时代的主题曲，与此同时，焦虑感也开始在行业中蔓延，从初创公司、行业巨头到从业者，都急切地想要跟上这股越来越热的浪潮。
本次小F给大家介绍一下如何用Python制作一个数据可视化网页，使用到的是Streamlit库，轻松将一个Excel数据文件转换为一个Web页面，提供给所有人在线查看。
链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/11/25/human-activity-recognition-with-opencv-and-deep-learning/
数据驱动时代，数据团队作为一家公司的核心竞争力所在，正在受到越来越多高管、从业者和投资人的关注。而目前，相对公司中的财务、运营等已经规模化的组成，数据团队还是不少公司可有可无的部分，即使是一些已经建立了独立数据团队的公司，其运作方式以及与其他团队的协作仍然处于探索阶段。
测试标准化，是不是指要达到某一个值或者有数据量化，才算。本次咱们不谈这个，咱们以结果为导向，来看下要做哪方面的标准化。大家做测试管理的，是不是会经常遇到这个类似问题怎么老出现，不是说过了吗？尽管是不同的人；评审的时候的时候这个测试内容怎么没有考虑到；这个工具怎么不会用；新进员工基础能力不匹配，之前的问题又重新出现，该怎么培养；那如何解决这个“大麻烦”呢？这个归根究底就是人的认知的问题，也就是这个团队的意识对于基础能力，工具，技术各自的认知不统一，意识也无法统一，造成了项目质量问题不断，需要有人跟着等问题；这时就要做标准化了，让大家有统一的认知和意识，当然这个标准化，并不是指方方面面，我们指的是基础，业务，技术，工具基础必须掌握的功能，那这个该怎么做呢？首先团队的leader在深入了解团队的同时，要结合现有团队的情况，列出一份清单，主要包含两大块，主要是测试业务和测试技能，测试业务主要指测试必须熟悉掌握的，比如测试用例编写规范，Bug描述，提交，关闭，测试如何分析，测试计划的指定需要考虑因素以及如何编写，app和web测试内容等等，可参考如下：(具体每个团队根据自己现有情况进行整理)
随着云计算应用的不断深入，软件研发正逐渐向架构分布式、流程自动化、应用轻量化的形态发展。在引入云计算变革软件工程的同时，也为其带来了新的挑战。系统更新伴随着大量应用的重新发布和部署，日益频繁的软件更新给企业的研发和运维团队带来了极大的沟通成本和负担。
你有两年以上的前端开发经验吗？你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗？你的 JavaScript 知识是否融汇贯通，你是否喜欢使用 Gulp ， npm 和 jQue
在AI工具编程调查中，Stack Overflow公布近9万名有效开发者问卷调查报告。其中，有超过70%的开发者今年已在或即将使用 AI工具编程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
