01 2021 档案
摘要:本文首发于:行者AI iOS的自动化操作需要借助WebDriverAgent来完成。目前网上能搜到的教程,只有关于使用免费账号和使用开发者账号相关。而出于本人当下实际情况,只能以开发者证书来代替开发者账号完成这一项任务。可是本人并不是iOS开发者,怎么办呢?于是在自己捣腾了一阵后,在某位同事大佬的协
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摘要:本文首发于:行者AI 在python项目开发中,前后端分离的技术框架越来越成熟,在前后端进行通信时,通常需要用统一的格式进行通信,目前应用比较广泛的是RESTful API。那后端如何快速编写基于Django的RESTful API呢?本篇将主要介绍使用DjangoRestFramework(drf
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摘要:本文首发于:行者AI 锁在生活中用处很直接,比如给电瓶车加锁就是防止被偷。在编程世界里,「锁」就五花八门了,它们有着各自不同的开销和应用场景。在存在数据竞争的场景,如果选对了锁,能大大提高系统性能,否则会互相拖后腿,性能急剧降低。 加锁的目的就是保证共享资源在任意时间内,只有一个线程可以访问,以此避
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摘要:本文首发于:行者AI DRL(Deep Reinforcement Learning)的首次惊艳亮相,应该是 DeepMind 在2013年首次将其应用于 Atari 游戏中提出的 DQN(Deep Q Network)算法。时至今日,DRL 已经从玩 Atari,进化为下围棋(Alphago)、玩
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摘要:本文首发于:行者AI 目前,在自动化测试的实际应用中,接口自动化测试被广泛使用,但UI自动化测试也并不会被替代。让我们看看二者的对比: 接口自动化测试是跳过前端界面直接对服务端的测试,执行效率和覆盖率更高,维护成本更低,整体而言投出产出比更高,因此在项目上的使用更广泛。 而UI自动化测试则是模拟用户
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摘要:本文首发于:行者AI python中什么是闭包?闭包有什么用?为什么要用闭包?今天我们就带着这3个问题来一步一步认识闭包。 闭包和函数紧密联系在一起,介绍闭包前有必要先介绍一些背景知识,诸如嵌套函数、变量的作用域等概念。 1. 作用域 作用域是程序运行时变量可被访问的范围,定义在函数内的变量是局部变
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摘要:本文首发于:行者AI 音乐是一门艺术,是一种通用语言。笔者把音乐定义为不同频率音调的集合。旋律生成是一个在最少人为干预下创作一首旋律的过程。 与基于规则的旋律生成算法不同,基于深度学习的旋律生成算法,可以从旋律数据集中自动的学习如何生成旋律。 本文将从下面几个方面介绍基于深度学习的旋律生成算法: 当
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摘要:本文首发于:行者AI 在工作中会遇到批量给图片添加文字,随机码等需求,当数据码数量较大时,UI的工作量就会非常大,这时候我们可以用python来帮我们提高工作效率。 1. 需求分析 我们有这样一张图片,我们需要将一批随机码添加到图片的固定位置。 2. OpenCV方法 在图片中添加文字看上去很简单,
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摘要:本文首发于:行者AI 绝大多数音频特征起源于语音识别任务,它们可以精简原始的波形采样信号,从而加速机器对音频中语义含义的理解。从20世纪90年代末开始,这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中,更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。 1. 音频特征的类别 认识音频特征不同类别不在于对某一个
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摘要:本文首发于:行者AI 回合对战数据指标计算,耗时过长,甚至因为单机内存不足无法满足需求,故考虑将原本单节点的单机ClickHouse改为集群 , 采用分布式表来进行相关计算。 1. 环境搭建 1.1 单机方案 ClickHouse实例 CPU 内存 磁盘 ClickHouse 16C 64G 4T
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摘要:本文首发于:行者AI 强化学习 (reinforcement learning) 是机器学习和人工智能里的一类问题,研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。它是一类算法, 是让计算机实现从一开始什么都不懂,脑袋里没有一点想法,,通过不断地尝试, 从错误中学习, 最后找到规律, 学会了达到目的
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摘要:本文首发于:行者AI Appium是一个自动化开源工具,支持iOS、Android和Windows桌面平台上的原生、移动Web和混合应用的自动化。Appium是跨平台的:它允许你用同样的API对多平台(iOS、Android、Windows)写测试。做到在iOS、Android和Windows测试套
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摘要:本文首发于:行者AI 公司主要业务包含游戏AI及自动化测试,我们的AI团队需要利用移动设备对游戏内AI机器人的表现做一些持续性跟踪优化,自动化测试团队这边对于游戏的UI自动化测试开发工作也在不断向前推进,两者对于移动设备的使用都是必要的。 由于移动设备资源有限,存在频繁互借,忘记归还等情况。为了解决
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