很多想要做軟件測(cè)試的小伙伴們可能會(huì)聽(tīng)到別的小伙伴安利一個(gè)強(qiáng)大的框架——selenium，然后又因?yàn)榕驴蚣芘渲寐闊┒t遲未能開(kāi)始學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在，python selenium 教程來(lái)了！使用相對(duì)易學(xué)易配置的 python 語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)，學(xué)習(xí)成本低，對(duì)編程的要求也沒(méi)有其他語(yǔ)言那么高，確定不感興趣？感興趣的小伙伴們趕緊跟緊小編節(jié)奏，開(kāi)始學(xué)習(xí) python 自動(dòng)化測(cè)試吧！

for 循環(huán)是 Python 中最基本的控制流之一，但是即使是有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員也會(huì)偶爾犯一些錯(cuò)誤。在這篇文章中，我們將介紹一些常見(jiàn)的 for 循環(huán)錯(cuò)誤，并提供實(shí)際代碼示例和解決方案。

在python中，用pandas處理數(shù)據(jù)非常方便。特別是當(dāng)數(shù)據(jù)里有異常值的時(shí)候，pandas異常值處理的方式就是將NaN的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為None，那么pandas怎么將NaN轉(zhuǎn)化為None呢？接下來(lái)的這篇文章帶你了解。

今天W3Cschool為大家?guī)?lái)的是Python 屬性錯(cuò)誤:'NoneType怎么解決，希望能對(duì)各位正在學(xué)習(xí)python的朋友有所幫助。

我們?cè)趐ytorch訓(xùn)練模型完成后我們需要計(jì)算F1-Score和AUC來(lái)評(píng)估這個(gè)模型的訓(xùn)練效果。在pytorch中計(jì)算F1-Score和AUC是比較簡(jiǎn)單的。那么pytorch怎么求這兩個(gè)值呢？接下來(lái)這篇文章告訴你。

Python是一種流行的編程語(yǔ)言，它有很多優(yōu)點(diǎn)，比如簡(jiǎn)潔、易讀、跨平臺(tái)等。Python也可以用來(lái)開(kāi)發(fā)桌面應(yīng)用程序，只需要借助一些第三方庫(kù)，就可以實(shí)現(xiàn)豐富的功能和界面。本文將介紹一種使用Python和PyQt開(kāi)發(fā)桌面應(yīng)用程序的方法，以及PyQt的一些特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過(guò)程中，如果全都默認(rèn)使用相同的一個(gè)比較高的數(shù)據(jù)精度的話，對(duì)于計(jì)算機(jī)硬件的顯存具有一定的要求，運(yùn)算量也會(huì)增大，對(duì)應(yīng)的運(yùn)算時(shí)間就會(huì)降低，宏觀的講就是運(yùn)算速度變慢了。但實(shí)際上，針對(duì)不同的層我們可以采用不同的數(shù)據(jù)精度進(jìn)行計(jì)算以達(dá)到節(jié)省內(nèi)存和加快速度的目的。這種方法叫做自動(dòng)混合精度（amp），那么pytorch怎么使用amp呢？接下來(lái)我們就來(lái)介紹一下pytorch怎么進(jìn)行混合精度訓(xùn)練吧。

有些相機(jī)的輸出的圖片與目標(biāo)有較大差距。這個(gè)時(shí)候我們就需要進(jìn)行相機(jī)的校正了。常見(jiàn)的相機(jī)校正算法有張正友校正算法等算法。我們可以根據(jù)張正友校正算法使用OpenCV實(shí)現(xiàn)相機(jī)校正。本文實(shí)例為大家分享了OpenCV實(shí)現(xiàn)相機(jī)校正的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下：

很多小伙伴都在問(wèn)小編，有沒(méi)有一些特別好的python常用高級(jí)庫(kù)推薦，小編看了看自己的python第三方庫(kù)列表陷入了深深的思考，然后總結(jié)出了這篇初學(xué)者必備python庫(kù)，在本文中，我挑選了15個(gè)最有用的軟件包，介紹它們的功能和特點(diǎn)。希望能給小伙伴的學(xué)習(xí)提供一點(diǎn)幫助。