前言写爬虫有一个绕不过去的问题，那就是验证码，比如像某乎，如果不先登陆，连里面的内容数据都爬不到，而验证码就是网站进行发爬虫的一种措施，随着技术的发展，验证码越来越复杂，爬虫的工作越来越艰苦，所以这次就来讲解，怎么来识别验证码；（听上去口气很大的感觉） 先来看看，目前遇到的验证码种类有哪些？
1）图形验证码 图形验证码应该是最简单的一种验证码，这种验证码是最早出现，也是目前最常见的，一般组
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2024-05-20 11:47:05
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1. lambda语法
lambda argument_list: expression
lambda是Python预留的关键字，argument_list(参数列表)和expression(关于参数的表达式)由用户自定义。
2. lambda使用简单示例
lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y
lambda:None；函数没有输入参数，输出是None
lambd
前言回顾下之前的章节：第一章节中我们描述了整个框架的核心设计思路以及主要的文件架构第二章节中我们基于一个简单的定时器OS实现了串口的数据打印，并完成了通用crc模块的设计和测试第三章节中我们给出了真随机数和伪随机数的概念和代码示例，并在架构上对接口进行了重构第四章节中我们回顾了FMC的基本知识，并给出了示例，后面我们将在设计IAP的时候再次使用到FMC第五章节中我们使用ADC和DMA搭建了一个通用
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2024-06-06 12:51:48
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示例函数为了开发类型检查器，我们需要一个简单的函数对其进行实验。欧几里得算法就是一个完美的例子：Python def gcd(a, b):
'''Return the greatest common divisor of a and b.'''
a = abs(a)
b = abs(b)
if a < b:
a, b = b, a
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2023-08-07 11:45:24
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Q-Q图主要可以用来回答这些问题：两组数据是否来自同一分布PS：当然也可以用KS检验，利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断。两组数据的尺度范围是否一致两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断；而后者则是用点的拟合线的斜率判断。用Q-Q图来分析分布的好处都有啥？（谁说对
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2023-07-28 15:45:36
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假设检验的基本思想若对总体的某个假设是真实的，那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的；如果事件A真的发生了，则有理由怀疑这一假设的真实性，从而拒绝该假设；假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验，因此检验过程中要使原假设得到维护，使之不轻易被拒绝；否定原假设必须有充分的理由。同时，当原假设被接受时，也只能认为否定该假设的根据不充分，而不是认为它绝对正确 ks
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2023-11-06 21:32:16
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A/B测试常用于对某个改进产生效果的评估，比如用于测试网页修改效果。A/B测试其实是一场实验，实验中分为对照组和实验组。实验组是进行了某项操作的实验结果，而对照组除了没有进行该项操作外，其余的条件都和实验组相同。通过这样的设置就可以控制其他因素不变，而只关注想要验证的因素。 A/B测试的原理，来源于假设检验，大家可以看看我前面《一文详解假设检验、两类错误和p值》这篇文章了解假设检验的概念，另外《利
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2023-06-14 20:40:14
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# Java Lambda：两个集合的比较
## 介绍
在Java编程语言中，Lambda表达式是一种强大的功能，它允许我们以更简洁和优雅的方式处理集合数据。在本文中，我们将讨论如何使用Lambda表达式比较两个集合。
## 为什么使用Lambda表达式？
在早期的Java版本中，我们通常使用循环和条件语句来比较集合中的元素。这种方式非常冗
原创
2023-12-02 09:03:46
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选择图为什么要分Non-parametric & parametric 方法为了找到更符合数据的分析方法。每个方法有自己的假设，如果违背了结果会不精准。 Sign Test 是一个可以用于任何数据分布情况的pairwise 方法。 检查normality: Sample 数量 < 50,适用 Shapiro-Wilk，Sample 数量 >= 50,适用Kolmogorov-S
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2024-01-15 08:37:23
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几乎所有对象都可以比较、测试真值、转换为字符串（其实就是用repr()函数，或略有差异的str()函数来转换）1 对象是否为真任何对象都可以测试真值，用于if或while的条件或下面布尔运算的操作数。下面的值被视为假：NoneFalse任何数值类型的零，例如，0、 0L、0.0、 0j。任何空的序列，例如， ''、 ()、 []。任何空的映射，例如
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2024-02-05 16:20:44
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常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。 3.U检验 应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代
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2023-08-02 19:29:16
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之前，我曾转过一个单元测试框架系列的文章，里面介绍了 unittest、nose/nose2 与 pytest 这三个最受人欢迎的 Python 测试框架。本文想针对测试中一种很常见的测试场景，即参数化测试，继续聊聊关于测试的话题，并尝试将这几个测试框架串联起来，做一个横向的比对，加深理解。1、什么是参数化测试？对于普通测试来说，一个测试方法只需要运行一遍，而参数化测试对于一个测试方法，可能需要传
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2024-06-18 16:01:13
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Python实现Welch’s T-test@authot: Heisenberg@date: 2022.11.15T-testt检验（t test）又称学生t检验（Student t-test）用于统计量服从正态分布，但方差未知的情况，用t分布理论推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著，通常用于估算两组数据是否有显著的差异。用途单样本均值检验（One-sample t-test）
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2024-02-26 19:12:22
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常规库导入import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
pd.options.display.max_columns = None #显示所有列
pd.set_
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2023-08-20 21:07:16
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书接上回，参数估计是为了用各种方法（靠猜也好，靠科学论证也好），主要任务只有一个，对未知结果的、我们感兴趣的参数进行预测。而预测结果可以是一个值，也可以是一个区间，两种结果分别对应了参数估计的两种方法，点估计和区间估计。 假设检验是统计学中“推断统计”双子星中的另一个部分，也是唯二之一。假设检验的着重点在于检验参数的取值是否等于某个目标值。 假设检验的过程可以归结为以下三步：设定假设
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2024-07-15 02:51:32
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第一种
f = [lambda x: x*i for i in range(4)] （如果将x换成i，调用时候就不用传参数，结果都为3）
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2023-05-28 16:09:49
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LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
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2024-04-12 22:19:48
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在当今的开发与测试环境中，确保软件的可靠性至关重要。尤其是在Python代码中，`arch`检验的过程作为一种重要的架构验证工具，可以帮助开发者识别潜在的问题，以确保代码结构的合理性。在这篇博文中，我将详细记录“arch检验Python代码”的过程。
## 协议背景
我们需要理解`arch`检验在软件开发中的重要性，尤其是如何通过这个检验保证代码的结构和设计符合最佳实践。`arch`检验可以帮
# DW检验：一种时间序列数据的自相关检验方法
在时间序列分析中，自相关是一个重要的概念，它指的是一个变量的当前值与其过去值之间的关系。当我们使用回归模型对时间序列数据进行建模时，自相关可能导致模型的结果不可靠。为了检测这种情况，Durbin-Watson（DW）检验成为了一个常用的方法。本文将详细介绍DW检验的原理与实现，并提供相应的Python代码示例。
## DW检验的原理
DW检验是
# KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）及其Python实现
## 简介
KS检验，全称Kolmogorov-Smirnov检验，是一种非参数检验方法，主要用于比较两个分布是否相同，或者一个样本分布与一个理论分布的差异。其核心思想是通过计算样本的经验分布函数（Empirical Distribution Function, EDF）与理论分布函数之间的最大偏差来判断两个分布的相
原创
2024-09-18 08:02:40
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