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<!DOCTYPE html>
<html lang="cn">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>python自动化测试人工智能</title>
<link rel="stylesheet" href="/theme/css/main.css" />
</head>
<body id="index" class="home">
<header id="banner" class="body">
<h1><a href="/">python自动化测试人工智能 </a></h1>
<nav><ul>
<li><a href="/category/ba-zi.html">八字</a></li>
<li><a href="/category/ce-shi.html">测试</a></li>
<li><a href="/category/ce-shi-kuang-jia.html">测试框架</a></li>
<li><a href="/category/common.html">common</a></li>
<li><a href="/category/da-shu-ju.html">大数据</a></li>
<li><a href="/category/feng-shui.html">风水</a></li>
<li><a href="/category/ji-qi-xue-xi.html">机器学习</a></li>
<li><a href="/category/jie-meng.html">解梦</a></li>
<li><a href="/category/linux.html">linux</a></li>
<li><a href="/category/python.html">python</a></li>
<li><a href="/category/shu-ji.html">书籍</a></li>
<li><a href="/category/shu-ju-fen-xi.html">数据分析</a></li>
<li><a href="/category/zhong-cao-yao.html">中草药</a></li>
<li><a href="/category/zhong-yi.html">中医</a></li>
</ul></nav>
</header><!-- /#banner -->
<section id="content" class="body">
<ol id="posts-list" class="hfeed" start="9">
<li><article class="hentry">
<header>
<h1><a href="/opencv_crash_deep_learning2.html" rel="bookmark"
title="Permalink to 计算机视觉opcencv工具深度学习快速实战2 opencv快速入门">计算机视觉opcencv工具深度学习快速实战2 opencv快速入门</a></h1>
</header>
<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2018-11-19T12:20:00+08:00">
Published: 一 19 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
</address>
<p>In <a href="/category/python.html">python</a>.</p>
</footer><!-- /.post-info --> <h3 id="opencv">opencv基本操作</h3>
<div class="highlight"><pre><span></span><span class="c1"># -*- coding: utf-8 -*-</span>
<span class="c1"># Author: xurongzhong#126.com wechat:pythontesting qq:37391319</span>
<span class="c1"># 技术支持 (可以加钉钉pythontesting邀请加入) </span>
<span class="c1"># qq群：144081101 591302926 567351477</span>
<span class="c1"># CreateDate: 2018-11-17</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">imutils</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">cv2</span>
<span class="c1"># 读取图片信息</span>
<span class="n">image</span> <span class="o">=</span> <span class="n">cv2</span><span class="o">.</span><span class="n">imread</span><span class="p">(</span><span class="s2">"jp.png"</span><span class="p">)</span>
<span class="p">(</span><span class="n">h</span><span class="p">,</span> <span class="n">w</span><span class="p">,</span> <span class="n">d</span><span class="p">)</span> <span class="o">=</span> <span class="n">image</span><span class="o">.</span><span class="n">shape</span>
<span class="k">print</span><span class="p">(</span><span class="s2">"width={}, height={}, depth={}"</span><span class="o">.</span><span class="n">format</span><span class="p">(</span><span class="n">w</span><span class="p">,</span> <span class="n">h</span><span class="p">,</span> <span class="n">d</span><span class="p">))</span>
<span class="c1"># 显示图片</span>
<span class="n">cv2</span><span class="o">.</span><span class="n">imshow</span><span class="p">(</span><span class="s2">"Image"</span><span class="p">,</span> <span class="n">image</span><span class="p">)</span>
<span class="n">cv2</span><span class="o">.</span><span class="n">waitKey</span><span class="p">(</span><span class="mi">0 …</span></pre></div>
<a class="readmore" href="/opencv_crash_deep_learning2.html">read more</a>
</div><!-- /.entry-content -->
</article></li>
<li><article class="hentry">
<header>
<h1><a href="/opencv_crash_deep_learning1.html" rel="bookmark"
title="Permalink to 计算机视觉opcencv工具深度学习快速实战1人脸识别">计算机视觉opcencv工具深度学习快速实战1人脸识别</a></h1>
</header>
<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2018-11-16T19:20:00+08:00">
Published: 五 16 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
</address>
<p>In <a href="/category/python.html">python</a>.</p>
</footer><!-- /.post-info --> <p>使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型，可快速，准确的进行人脸识别。</p>
<p>2017年8月OpenCV 3.3正式发布，带来了高改进的“深度神经网络”(dnn deep neural networks)模块。该模块支持许多深度学习框架，包括Caffe，TensorFlow和Torch / PyTorch。</p>
<p>基于Caffe的面部检测器在<a href="https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector">这里</a>。</p>
<p>需要两组文件：</p>
<ul>
<li>定义模型体系结构的.prototxt文件</li>
<li>.caffemodel文件，包含实际图层的权重</li>
</ul>
<p>权重文件不包含在OpenCV示例目录。</p>
<h3 id="opencv">OpenCV深度学习面部检测器如何工作？</h3>
<p><img alt="图片.png" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-45fc78489ba83643.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></p>
<div class="highlight"><pre><span></span><span class="c1"># 模型下载：https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-320346529</span>
<span class="c1"># 代码存放：https://github.com/china-testing/python-api-tesing/tree/master/opencv_crash_deep_learning</span>
<span class="c1"># 技术支持qq群144081101(代码和模型存放）</span>
<span class="c1"># USAGE</span>
<span class="c1"># python detect_faces.py --image rooster …</span></pre></div>
<a class="readmore" href="/opencv_crash_deep_learning1.html">read more</a>
</div><!-- /.entry-content -->
</article></li>
<li><article class="hentry">
<header>
<h1><a href="/testing_api_interview.html" rel="bookmark"
title="Permalink to 接口测试面试题">接口测试面试题</a></h1>
</header>
<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2018-11-14T23:20:00+08:00">
Published: 三 14 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
</address>
<p>In <a href="/category/ce-shi.html">测试</a>.</p>
</footer><!-- /.post-info --> <p>本文最新更新体现在pdf文档：<a href="https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-319924422">接口测试面试题.pdf</a></p>
<h3 id="api">什么是API？</h3>
<p>API是(Application Programming Interface)首字母缩略词，即应用程序编程接口。 API是一组用于构建软件应用程序的规程，协议和工具。API充当软件应用程序之间的接口，并允许两个软件应用程序相互通信。 API是一组软件功能，可以由其他软件执行。</p>
<h3 id="api_1">什么是API测试？</h3>
<p>API测试是一种软件测试，涉及直接测试API，也是集成测试的一部分，用于检查API是否满足应用程序的功能，可靠性，性能和安全性方面的期望。在API测试中，我们主要关注软件架构的业务逻辑层。可以在包含多个API的任何软件系统上执行API测试。</p>
<h3 id="api_2">常见的API测试类型有哪些？</h3>
<p>API测试通常涉及以下实践：</p>
<ul>
<li>单元测试</li>
<li>功能测试</li>
<li>负载测试</li>
<li>运行时/错误检测</li>
<li>安全测试</li>
<li>UI测试</li>
<li>互操作性和WS一致性测试</li>
<li>渗透测试</li>
<li>模糊测试</li>
</ul>
<h3 id="api3">列举API测试中使用的一些常用协议？3个即可。</h3>
<ul>
<li>thrift</li>
<li>HTTP</li>
<li>REST</li>
<li>SOAP</li>
<li>JMS</li>
<li>UDDI</li>
<li>dubbo</li>
</ul>
<h3 id="apiweb">API和Web服务之间的区别？</h3>
<p>Web服务：</p>
<ul>
<li>所有Web服务都是API …</li></ul>
<a class="readmore" href="/testing_api_interview.html">read more</a>
</div><!-- /.entry-content -->
</article></li>
<li><article class="hentry">
<header>
<h1><a href="/mobile1.html" rel="bookmark"
title="Permalink to 移动应用测试1测试用例和测试场景">移动应用测试1测试用例和测试场景</a></h1>
</header>
<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2018-11-14T09:55:00+08:00">
Published: 三 14 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
</address>
<p>In <a href="/category/ce-shi.html">测试</a>.</p>
</footer><!-- /.post-info --> <p><a href="https://china-testing.github.io/mobile.html">本系列文章目录</a></p>
<h3 id="_1">功能测试测试用例</h3>
<p>移动设备的功能测试通常包括测试用户交互以及测试场景。与功能测试相关的各种因素是</p>
<ul>
<li>应用业务类型（银行，游戏，社交或商业等）</li>
<li>用户类型（消费者，企业，教育等）</li>
<li>渠道（例如Apple App Store，Google play，直接发布）</li>
</ul>
<p><img alt="图片.png" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-c6aadd7fc0b75a4a.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></p>
<p>最基本的测试场景：</p>
<ul>
<li>所有必需的必填字段是否按要求运行。</li>
<li>必填字段是否与非必填字段不同的方式显示在屏幕中。</li>
<li>启动/停止时验证应用程序是否按要求运行。</li>
<li>来电时验证是否进入最小化模式。</li>
<li>是否能够在应用程序运行时存储，处理和接收SMS。</li>
<li>是否能在必要时执行所需的多任务处理要求。</li>
<li>是否允许必要的社交网络选项，如共享，发布和导航等。与微博、微信等进行交互</li>
<li>验证应用程序是否支持任何支付网关交易，如支付宝、Visa，Mastercard，Paypal等。微信支付也在考虑中，不过微信支付安全系数不高，尽量不要用。</li>
<li>是否在应用程序中根据需要启用了页面滚动方案。</li>
<li>相关模块之间的导航是否符合要求。</li>
<li>截断</li>
<li>是否收到类似“网络错误”的相应错误消息。一旦出现任何网络错误，请在一段时间后尝试。</li>
<li>是否能与其他应用程序共存 …</li></ul>
<a class="readmore" href="/mobile1.html">read more</a>
</div><!-- /.entry-content -->
</article></li>
<li><article class="hentry">
<header>
<h1><a href="/mobile.html" rel="bookmark"
title="Permalink to 移动应用测试 - 目录">移动应用测试 - 目录</a></h1>
</header>
<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2018-11-14T08:55:00+08:00">
Published: 三 14 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
</address>
<p>In <a href="/category/ce-shi.html">测试</a>.</p>
</footer><!-- /.post-info --> <p><a href="https://china-testing.github.io/mobile.html">本系列文章目录</a></p>
<p><a href="https://china-testing.github.io/mobile1.html">移动应用测试1测试用例和测试场景</a></p>
<h3 id="_1">参考资料</h3>
<ul>
<li>讨论 qq群144081101 567351477</li>
<li><a href="https://china-testing.github.io/mobile.html">本文最新版本地址</a></li>
<li><a href="https://github.com/china-testing/python-api-tesing">本文涉及的python测试开发库</a> 谢谢点赞！</li>
<li><a href="https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/books.md">本文相关海量书籍下载</a> </li>
<li>道家技术-手相手诊看相中医等钉钉群21734177 qq群：391441566 184175668 338228106 看手相、面相、舌相、抽签、体质识别。服务费50元每人次起。请联系钉钉或者微信pythontesting</li>
<li><a href="https://china-testing.github.io/testing_training.html">接口自动化性能测试线上培训大纲</a></li>
</ul>
<a class="readmore" href="/mobile.html">read more</a>
</div><!-- /.entry-content -->
</article></li>
<li><article class="hentry">
<header>
<h1><a href="/datas_books.html" rel="bookmark"
title="Permalink to python数据分析数据科学中文英文工具书籍下载-持续更新">python数据分析数据科学中文英文工具书籍下载-持续更新</a></h1>
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<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2018-11-13T12:20:00+08:00">
Published: 二 13 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
</address>
<p>In <a href="/category/python.html">python</a>.</p>
</footer><!-- /.post-info --> <p><a href="https://china-testing.github.io/python_books.html">python工具书籍下载-持续更新</a></p>
<h3 id="pandas-0234-pdf"><a href="https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-319756702">pandas 0.23.4 官方文档.pdf</a></h3>
<h3 id="python-data-science-handbook-2017pdf"><a href="https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-304379322">Python Data Science Handbook - 2017.pdf</a></h3>
<ul>
<li>中文版待上传</li>
</ul>
<p><img alt="图片.png" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-b0ccae58ef79a1e7.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></p>
<p>《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。</p>
<p>《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员</p>
<p>https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 近12000+ 星</p>
<h3 id="python-for-data-analysis-2nd-edition-2017pdf"><a href="https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-304379499">Python for Data Analysis, 2nd Edition - 2017 …</a></h3>
<a class="readmore" href="/datas_books.html">read more</a>
</div><!-- /.entry-content -->
</article></li>
<li><article class="hentry">
<header>
<h1><a href="/python3_quick5.html" rel="bookmark"
title="Permalink to python 3.7极速入门教程5循环">python 3.7极速入门教程5循环</a></h1>
</header>
<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2018-11-12T19:55:00+08:00">
Published: 一 12 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
</address>
<p>In <a href="/category/python.html">python</a>.</p>
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<h1 id="5">5循环</h1>
<h2 id="_1">语法基础</h2>
<h3 id="for">for语句</h3>
<p>Python的for语句针对序列(列表或字符串等)中的子项进行循环，按它们在序列中的顺序来进行迭代。 </p>
<div class="highlight"><pre><span></span><span class="o">>>></span> <span class="c1"># Measure some strings:</span>
<span class="o">...</span> <span class="n">words</span> <span class="o">=</span> <span class="p">[</span><span class="s1">'cat'</span><span class="p">,</span> <span class="s1">'window'</span><span class="p">,</span> <span class="s1">'defenestrate'</span><span class="p">]</span>
<span class="o">>>></span> <span class="k">for</span> <span class="n">w</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">words</span><span class="p">:</span>
<span class="o">...</span> <span class="k">print</span><span class="p">(</span><span class="n">w</span><span class="p">,</span> <span class="nb">len</span><span class="p">(</span><span class="n">w</span><span class="p">))</span>
<span class="o">...</span>
<span class="n">cat</span> <span class="mi">3</span>
<span class="n">window</span> <span class="mi">6</span>
<span class="n">defenestrate</span> <span class="mi">12</span>
</pre></div>
<p>在迭代过程中修改迭代序列不安全，可能导致部分元素重复两次，建议先拷贝: </p>
<div class="highlight"><pre><span></span><span class="o">>>></span> <span class="k">for</span> <span class="n">w</span> <span class="ow">in</span> <span class="n">words</span><span class="p">[:]:</span> <span class="c1"># Loop over a slice copy of the entire list.</span>
<span class="o">...</span> <span class="k">if</span> <span class="nb">len</span><span class="p">(</span><span class="n">w</span><span class="p">)</span> <span class="o">></span> <span class="mi">6</span><span class="p">:</span>
<span class="o">...</span> <span class="n">words …</span></pre></div>
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<abbr class="published" title="2018-11-12T19:25:00+08:00">
Published: 一 12 十一月 2018
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
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</ul>
<h1 id="4">4函数</h1>
<h2 id="_1">菲波那契序列:</h2>
<div class="highlight"><pre><span></span>>>> # Fibonacci series:
... # the sum of two elements defines the next
... a, b = 0, 1
>>> while b < 10:
... print(b)
... a, b = b, a+b
...
1
1
2
3
5
8
</pre></div>
<p>本例的新特性。</p>
<ul>
<li>
<p>第一行和最后一行有多赋值：第一行变量a和b同时获得了新的值0和1。最后一行右边首先完成计算，右边的表达式从左到右计算。</p>
</li>
<li>
<p>条件(b < 10)为true时while循环执行。这里Python类似C ，任何非零整数都为true；0为 …</p></li></ul>
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</div><!-- /.entry-content -->
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<li><article class="hentry">
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<abbr class="published" title="2018-11-12T19:20:00+08:00">
Published: 一 12 十一月 2018
</abbr>
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By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
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</ul>
<h1 id="3">3正式开始</h1>
<p>本章内容比较多，除了代码部分，其他内容可以后面回头再看。</p>
<h3 id="_1">简介</h3>
<p>Python是一门简单易学，功能强大的编程语言。它具有高效的高层次数据结构，简单但有效的方式支持面向对象编程，语法优雅，动态类型，解释执行。使之成为多数平台上很多领域的脚本和快速应用开发的理想语言。它的设计理念强调代码的可读性, 跟C ++或Java等语言比可以用更少的代码实现同样的概念。Python能清晰地实现小型和大型程序。</p>
<p>Python解释器及其丰富的标准库的源码或者二进制版本可以从<a href="http://www.python.org/">http://www.python.org/</a>免费获取和转发。该还包含很多免费的第三方Python模块、程序、工具的发布链接及附加文档。</p>
<p>Python的解释器很容易用C或C++(或其他c可以调用的语言)扩展新功能和数据类型。 Python也适用于作为定制应用的扩展语言。</p>
<p>Python支持多种编程范式，包括面向对象的，命令式和函数式或过程式编程风格。它具有动态类型系统和自动内存管理和拥有庞大而全面的标准库</p>
<p>Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。</p>
<p>Python的官方解释器是CPython，该解释器用C语言编写，是一个由社区驱动的自由软件，目前由Python软件基金会管理。</p>
<p>本教程向读者通俗地介绍Python语言和系统的基本概念和特点。配合Python解释器边学边练最佳，所有例子已经自包含在教程中，也可离线阅读。</p>
<p>标准对象和模块参见 …</p>
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</article></li>
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<abbr class="published" title="2018-11-12T08:35:00+08:00">
Published: 一 12 十一月 2018
</abbr>
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By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
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</ul>
<h3 id="_1">机器学习介绍</h3>
<p>机器学习是一个系统，可以通过自我改进从实例中学习，而不需要程序员明确编码。机器学习将数据与统计工具相结合以预测输出。机器学习与数据挖掘和贝叶斯预测建模密切相关。机器接收数据作为输入，使用算法来制定答案。</p>
<p>典型的机器学习任务是提供推荐。对于拥有Netflix帐户的用户，所有电影或系列推荐都基于用户的历史数据。科技公司正在使用无监督学习来改善个性化推荐的用户体验。</p>
<p>机器学习还用于各种任务，如欺诈检测，预测维护，投资组合优化，自动化任务等。</p>
<h3 id="_2">机器学习与传统编程</h3>
<p>在传统的编程中，程序员在与正在开发软件的行业专家协商时编写所有规则。每条规则都基于逻辑，机器将按逻辑语句执行输出。当系统变得复杂时，需要编写更多规则，很难维护。</p>
<p><img alt="图片.png" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-b5577123099534ac.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></p>
<p>机器学习输入和输出提炼规则。每当有新数据时，算法根据新数据和经验进行调整，以提高效率。</p>
<p><img alt="图片.png" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-a8651424c03bebf5.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></p>
<h3 id="_3">机器学习如何运作？</h3>
<p>机器学习的方式与人类相似，从经验中学习。机器学习的核心目标是学习和推理。首先，机器通过发现模式来学习。这一发现归功于数据。数据科学家的一个关键部分是仔细选择要为机器提供哪些数据。用于解决问题的属性列表称为特征向量。您可以将特征向量视为用于解决问题的数据子集。</p>
<p>机器使用一些奇特的算法来简化现实并将此发现转换为模型。因此，学习阶段用于描述数据并将其概括为模型。</p>
<p><img alt="图片.png" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-f4f20a64bf5a0f83.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></p>
<p>例如，机器试图了解个人工资与去高档餐馆的可能性之间的关系。事实证明，工资与去高端餐厅之间为正比：这就是模型。</p>
<ul>
<li>推理</li>
</ul>
<p>构建模型时 …</p>
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