python+selenium-【四】-元素定位方法前言：UI自动化的步骤就是“获取元素、操作元素、获取返回值、断言(返回结果与期望结果是否一致)”，最后就是自动化测试报告的生成。这一篇主要讲一下如何进行元素定位。元素定位在这四个环节是至关重要的，如果在一个页面上的元素不能被定位到，那后面的操作就无法继续了。webdriver给我提供了八种基本元素定位方法。一、查看页面元素F12，打开开发者模式，
转载
2023-10-30 23:08:16
71阅读
原文发表于： 闲暇之余，喜欢玩一下数学题目，时而泰勒展开，时而积
转载
2022-04-13 17:26:38
113阅读
## 确定性推理在Python中的实现
确定性推理是一种基于数据和事实的逻辑推理方式。在编程中，我们可以利用一些基本的逻辑和规则来进行决策和推断。在这篇文章中，我将详细介绍如何在Python中实现确定性推理。
### 1. 整体流程
我们将通过以下几个步骤来实现这一目标：
| 步骤 | 说明 | 代码示例
原创
2024-10-27 03:37:48
70阅读
Richard Karp发明了缩写记号P，用来表示有好算法的判定问题。P类的正式定义是指，能在多项式时间内由一台单带图灵机解决的问题，换言之，如果输入带上的符号数目为n，那么必定存在指数k和常数C，保证图灵机经过至多Cnk步以后必然停机。当然，这种定义相当好，单带图灵机可以替换为多带图灵机，甚至换成功能强大的现代数字计算机，也不会影响问题的分类。诚然，用图灵机模拟先进计算机会拖慢计算机速度，但是速
转载
2024-05-17 13:31:47
64阅读
文章目录推理的定义推理方式及其分类推理的方向冲突消解策略自然演绎推理谓词公式化为子句集的方法鲁宾逊归结原理1.命题逻辑中的归结原理（基子句的归结）2.谓词逻辑中的归结原理（含有变量的子句的归结）归结反演应用归结原理求解问题 推理的定义推理方式及其分类 1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理） 3.默认推理
A.单一确定性方法对于确定性神经网络，参数是确定的，每次向前传递的重复都会产生相同的结果。对于不确定性量化的单一确定性网络方法，我们总结了在确定性网络中基于单一正向传递计算预测y *的不确定性的所有方法。在文献中，可以找到几种这样的方法。它们大致可以分为两种方法，一种是对单个网络进行显式建模和训练，以量化不确定性[44]、[32]、[92]、[64]、[93];另一种是使用附加组件对网络的预测进行
转载
2024-10-18 08:02:23
53阅读
1. Map端当Map 开始产生输出时，它并不是简单的把数据写到磁盘，因为频繁的磁盘操作会导致性能严重下降。它的处理过程更复杂，数据首先是写到内存中的一个缓冲区，并做了一些预排序，以提升效率。每个Map 任务都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区。这个缓冲区默认大小是100MB，可以通过io.sort.mb属性来设置具体大小。当缓
# Python 不确定性推理入门指南
在许多实际应用中，系统常常需要在不完整或模糊的信息下做出决策。不确定性推理正是为了解决这类问题而发展出的技术。本文将指导你如何使用 Python 实现不确定性推理，包括步骤流程、所需代码和必要的示例图。
## 流程概述
以下是实现不确定性推理的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作
推理系统的模型要求： 用于存放知识的知识库； 一个存放事实和中间结果的数据库； 用于推理的推理机。推理的策略（冲突解决策略） 专一性排序（规则的条件部分所规定的情况越具体，优先级越高）IF A AND B AND C THEN F ； IF A AND B AND C AND D THEN F 规则排序 数据排序（把规则条件部分的所有条件按优先次序编排，当发生冲突时，首先使用条件部分包括含优先级较
1、首先涉及到的基本概念有：（1）确定性算法（Determinism）： 设A是问题Π的一个解决算法，在算法的整个执行过程中，每一步都能得到一个确定的解，这样的算法就是确定性算法。（2）非确定性算法（Nondeterminism）：设A是求解问题Π的一个算法，它将问题分解成两部分，分别为猜测阶段和验证阶段，其中猜测阶段：在这个阶段，对问题的输入实例产生一个任意字符串y，在算法的每一次运行时，串y的
转载
2024-07-12 15:35:49
46阅读
一、非确定性图灵机 与 计算树、二、非确定性、三、非确定性图灵机 与 确定性图灵机 相互模仿、四、非确定性图灵机 -> 确定性图灵机、
原创
2022-03-08 15:11:59
484阅读
++随机算法与概率分析：不确定性中的确定性++
摘要
随机算法通过引入随机性来解决问题，在许多情况下能够提供更简单、更高效的解决方案。本文将深入探讨随机算法的设计原理、分析方法以及在实际问题中的应用，包括随机化快速排序、哈希表、蒙特卡洛方法和随机游走等经典算法。
1. 随机算法基础
1.1 随机算法的分类
随机算法主要分为两类：
拉斯维加斯算法：总是返回正确结果，但运行时间是随机的
蒙特卡洛算法
一、引言通过与概率论对比引出不确定理论。1.罐子实验考虑一个罐子实验，在100个罐子里分别放入100个红色或黑色的球，不同颜色的球组成只有放入者清楚，满足独立同分布。考虑三个问题：你认为第1个罐子有多少个红球？你认为100个罐子一共有多少个红球？你认为一共有10000个红球的可能性有多大？如何用概率论回答问题？ 由于你不完全知道红球的数目，拉普拉斯准则使你给可能的红球数目分配相等的概率0、1、2、
转载
2023-12-27 16:47:00
46阅读
不管你有多富有，不管你的工作有多体面，也无论你有多想要竭尽全力保全和留住你所拥有的，生活总归有风险。无论你拥有什么，
原创
2024-07-20 15:24:56
67阅读
很多人一辈子都在追求安全感，追求确定性。今天杰哥给大家分
原创
2022-03-16 18:47:36
270阅读
Linux 中的调度任务是一项复杂的任务。Linux 能在各种机型（如企业服务器、客户端桌面、甚至嵌入式设备）上运行，涉及的处理器拓扑结构范围非常广泛（单核、多核、多核/多线程等等）。但是令人惊讶的是，在 Linux 中只是少量的调度策略在工作。更糟糕的是，在 Linux 中测量调度策略的效率很困难，因为调度器位于内核深处。添加跟踪等自检功能实际上更改了调度器的行为并隐藏缺陷或低效率。甚至，建立调
微积分发明时刻遇到的困难所在，以瞬时速度为例说明：1.设下落小
原创
2022-12-04 00:13:38
308阅读
一：类别不平衡问题，通俗来讲就是正负样本分布不平衡，假如，正样本较少，负样本较多。对于一般的线性回归问题，预测值y>0.5时判为正例。解决类别不平衡的问题的三种解决办法：①对负样本进行欠采样，即去除一些负样本，使正负样本分布均衡。主要的代表算法是EasyEnsemble.将负样本划分为不同的集合供不同的学习器使用，这样保证了欠采样不缺失重要的信息。②对正样本进行过采样。主要的算法是SMOTE
