2023年3月19日
Android自动化测试框架uiautomator2详解
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(1993) 评论(0) 推荐(0)
adb常用命令总结
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(670) 评论(0) 推荐(0)
Android 自动化测试项目
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(184) 评论(0) 推荐(0)
三阶数字华容道最优解
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(460) 评论(0) 推荐(0)
python绘图总结
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(189) 评论(0) 推荐(0)
Python中文件读写操作
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(89) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow中交叉熵损失函数详解
摘要： 1 前言 tensorflow中定义了3个交叉熵损失函数： softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits, labels) sparse_softmax_cr 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:24 little_fat_sheep 阅读(404) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow中高维数组乘法运算
摘要： 1 前言 声明：本博客里的数组乘法运算是指矩阵乘法运算，不是对应元素相乘。 在线性代数或高等代数中，我们学习了矩阵乘法，那么，什么样的高维数组才能相乘？tensorflow 又是如何定义高维数组运算规则？ 2 运算条件 两数组的维数相同：len(a.shape)=len(b.shape) 前n-2个 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:23 little_fat_sheep 阅读(104) 评论(0) 推荐(0)
python中两个不同shape的数组间运算规则
摘要： 1 前言 声明：本博客讨论的数组间运算是指四则运算，如：a+b、a-b、a*b、a/b，不包括 a.dot(b) 等运算，由于 numpy 和 tensorflow 中都遵循相同的规则，本博客以 numpy 为例。 众所周知，相同 shape 的两个数组间运算是指两个数组的对应元素相加。我们经常会碰 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:22 little_fat_sheep 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
numpy数组初始化方法总结
摘要： 1 使用list初始化 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='float32') #a=[[1. 2. 3.],[4. 5. 6.]] 2 赋值与复制 （1）赋值 a=np.array([1,2,3]) b=a print(b is a) #True b[0]=0 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:21 little_fat_sheep 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)