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2019年1月3日
全栈自动化测试建设思路2019.1.3
摘要: 一.接口流程化回归测试:可以做到一个业务流接口测试,生成测试报告,测试报告可以被Jenkins触发(当有代码提交时),触发后发送测试报告。 技术工具:jmeter+ant+Jenkins+ jmeterpython插件(https://www.cnblogs.com/testway/p/995128
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posted @ 2019-01-03 17:40 Ootori
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2018年12月21日
Jmeter自动化测试常见的问题解决方案汇总2018.12.21
摘要: 一、如何解决response内容中文乱码问题? 解决方案:添加一个BeanShell PreProcessor,然后在Script代码区域添加:prev.setDataEncoding("utf-8"); 如图: 二、如何提取response中json格式的内容? 解决方案:在请求Samper,添加
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posted @ 2018-12-21 11:35 Ootori
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2018年10月30日
万人高并发性能测试方案2018.10.3
摘要: 性能测试目的:通过高并发压力测试找到目前服务器瓶颈在哪。 性能测试范围:(根据业务高峰期的日志分析) 1.socket相关(教师端网络监测、白板、分配解析卡、练习卡,学生端网络监测、学生做题) 2.Http接口(教师端备课添加多个教学点、获取课堂信息接口、定制测评、智能练习卡) 性能测试方案: 1.
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posted @ 2018-10-30 15:03 Ootori
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2018年10月18日
自动化测试框架搭建2-python+ selenium grid + flask环境搭建
摘要: 一.下载安装python,以及pycharm集成开发环境。 略 二.selenium grid for python 环境搭建 1.selenium最新安装包地址:http://selenium-release.storage.googleapis.com/index.html
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posted @ 2018-10-18 17:13 Ootori
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自动化测试框架搭建1-思路
摘要: 自动化测试框架搭建思路: 1.需要一个网站来管理需要执行的测试脚本 2.需要一个python框架来支持编写测试脚本目前使用flask+selenium+unittest+jenkins 3.思路是每个测试脚本都属于一个python测试方法,然后通过flask路由执行到每个测试脚本。这样只要访问一个U
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posted @ 2018-10-18 15:59 Ootori
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2018年6月23日
fiddler 抓https坑
摘要: 如果是web端 1.要安装fiddler 官网下载证书生成器fiddlercertmaker.exe https://www.telerik.com/fiddler/add-ons 2.要在谷歌浏览器上,导入fiddler上的证书 https://jingyan.baidu.com/article/
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posted @ 2018-06-23 19:27 Ootori
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2017年10月29日
20171029机器学习之特征值选择
摘要: 在我们对于有很多特征值数据处理时,往往需要找到特征值对于结果Y权重最大的几个,便于做降维。 于是我们可以用以下这段代码: GitHub:https://github.com/chenjunhaolefa/AI/blob/master/MachineLearning/FeatureSelection.
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posted @ 2017-10-29 23:16 Ootori
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20171028机器学习之线性回归过拟合问题的解决方案
摘要: 在函数中加入一个正则项: 三种方式: 一、Ridge回归(岭回归): 优点:具有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 缺点:求解速度慢 二、Lasso回归: 优点:求解速度快(原理降维计算,把数据维度中存在的噪音和冗余去除) 缺点:相比Ridge回归没有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 三、弹性网络: 特点
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posted @ 2017-10-29 09:03 Ootori
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2017年10月26日
使用Matplotlib画对数函数
摘要: #coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy.lib.scimath import logn from math import e import matplotlib as mpl #防止中文乱码问题 mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] ...
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posted @ 2017-10-26 09:37 Ootori
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2017年10月23日
对朴素贝叶斯的理解(python代码已经证明)
摘要: 用代码证明朴素贝叶斯: 一、先从一个实际问题出发: 条件:碗1中有30个香草曲奇饼干和10个巧克力饼干,碗2中有上述饼干各20个。 问:闭上眼随机拿一块,从碗1中拿到香草曲奇的概率是多少? 公式:P(B|A) = P (A|B) * P(A) / P(B) 从碗1中拿到香草曲奇的概率 = 在碗1中得
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posted @ 2017-10-23 16:22 Ootori
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