摘要: 1 一元函数逼近 1.1 待逼近函数 1.2 代码 clear,clc p=[-4:0.1:4]; %神经网络输入值 t=sin(0.5*pi*p)+sin(pi*p); %神经网络目标值 n=15; %隐藏层神经元个数 net=newff(minmax(p),[1,n,1],{'tansig',' 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:55 little_fat_sheep 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python实现的RBF神经网络见:基于tensorflow的RBF神经网络案例 1 一元函数逼近 1.1 待逼近的函数 1.2代码 %%%%%%%%%%一元函数逼近%%%%%%%%%% clear,clc; x=linspace(-20,20,100); %神经网络输入值 t=10*x-30*si 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:52 little_fat_sheep 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 前言 ​ 本文基于 Android 自动化测试项目、adb常用命令总结,整理了一些常用办公脚本,后续会根据工作需求持续更新。 ​ 脚本资源见→常用办公脚本工具 ​ 脚本目录如下: base:基础工具包 apply:具体应用场景 ​ 注意:对于 apply 目录下所有文件的文件名,必须能在 pho 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:34 little_fat_sheep 阅读(92) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 前言 PC 端自动化测试使用到的 python 模块主要有 pywinauto、win32gui、pyautogui,主要功能如下: pywinauto:主要使用到 Application 类,用于应用程序管理(打开与关闭应用等)、窗口管理(最小化、最大化、关闭窗口) pywin32:包含 wi 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:33 little_fat_sheep 阅读(541) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 uiautomator2 简介 ​ uiautomator2 是 一种 Android 自动化测试框架,提供了点击、长按、输入文本、滑动、拖拽、截屏等方法,能够模拟用户的各种动作。用户可以通过控件的 id 或 text 等属性,定位到控件,从而对控件实施上述操作。 2 环境搭建 ​ 1)pyth 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:33 little_fat_sheep 阅读(1373) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 前言 ​ ADB(Android Debug Bridge)即 Android 调试桥,采用监听 Socket TCP 端口的方式通讯。连接手机有2种方式:有线连接、无线连接。 ​ (1)有线连接 ​ 使用数据线连接手机后,在【开发人员选项】中开启【USB 调试】,并在【选择 USB 配置】中选 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:33 little_fat_sheep 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 前言 ​ 在 Android自动化测试框架uiautomator2详解 中,介绍了 uiautomator2 框架的环境配置、元素定位工具以及常用接口。 ​ 本文对 uiautomator2 框架进一步封装,用户只需要重写模板类(Template)的 first() 和 circle_body( 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:32 little_fat_sheep 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 前言 三阶数字华容道问题又称八数码问题,目前解决数字华容道问题的方法主要有DFS、贪婪算法、A算法等。DFS时间复杂度较高,贪婪算法和A算法都能得到一个有效解,但都不是最优解。笔者通过大量实验,使用BFS进行数据预处理后,能够得到最优解。 (1)定义: 状态(S):每个棋盘的布局称为一个状态,其 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:26 little_fat_sheep 阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 二维图像 1.1 二维曲线 plot(x, y, ls="-", lw=1.5, label=None) x, y:横坐标和纵坐标 ls:颜色、点标记、线型列表,如 ls='r*-' 表示红色实线、*形点,ls='g.' 表示绿色散点 lw:线宽度 label:线标签 plot(x, y, co 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:25 little_fat_sheep 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 txt文件 1.1 写操作 import numpy as np def write(fileName,data): file=open(fileName,'w') row,col=data.shape string="" for i in range(row): for j in range( 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:25 little_fat_sheep 阅读(77) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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