【测试小工具分享】将Charles抓包文件导出到postman客户端脚本▼关注测试君｜会上瘾测试小伙伴，经常使用Charles抓取数据包，但要将数据包内容复制到postman这是是一件费时费力的事情。Charles2Postman可以帮助你，批量将Charles导出的抓包请求响应数据文件，快速转成支持导入postman格式，让你在没有restfulAPI设计文档情况下，快速构建postman客户端
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2020-11-30 15:16:24
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上篇讲解了神经网络最容易被忽视的基础知识一干货|神经网络最容易被忽视的基础知识一1为什么在人工神经网络中的神经元需要激活函数？上图可看做普通的线性分类器，也就是线性回归方程。这个比较基础，效果如右图。当然有时候我们发现这样的线性分类器不符合我们要求时，我们很自然的想到那我们就加多一层，这样可以拟合更加复杂的函数，如下图a：但同时当我们动笔算下,就会发现,这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何
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2020-11-30 15:16:02
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数据处理不等式：DataProcessingInequality我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好，但是如果用DNN之类的CNN、AuToEncoder，那么效
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2020-11-30 15:15:49
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一篇文章学会PageFactory模式▼关注测试君｜会上瘾前言我们已经学习了PageObject设计模式，优势很明显，能更好的体现java的面向对象思想和封装特性。但同时也存在一些不足之处，那就是随着这种模式使用，随着元素定位获取，元素定位与页面操作方法都在一个类里维护，会造成代码冗余度过高。相信使用过spring的同学肯定都知道，基于注解方式的开发，会大大提高开发效率，使代码块变得相对整洁，清晰
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2020-11-30 15:15:30
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【内容简介】系统详解分类器性能指标，什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域，评估（Evaluation）都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域，定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
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2020-11-30 15:15:08
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主要内容（下划线部分）：接上篇博文：干货|掌握机器学习数学基础之优化[1]（重点知识）1、计算复杂性与NP问题2、上溢和下溢3、导数，偏导数及两个特殊矩阵4、函数导数为零的二三事5、方向导数和梯度6、梯度有什么用7、梯度下降法8、牛顿法1方向导数和梯度：方向导数:在之前讲偏导数的时候，相信很多人已经看出，偏导数求的都是沿着坐标轴的变化率，不管多少维也好，都只是求的变化率，那现在问题来了，如果我想求
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2020-11-30 15:14:34
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