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...ile类型 可以输入文件绝对路径上传文件element.send_keys() 清除文本内容element.clear() 鼠标左键点击操作element.click() 通过属性名称获取属性element.get_property('id') 返回元素是否可见 True or Falseelement.is_displayed() 返回元素是否被选中 True or Falseelement.is_selected() 返回标签元素的名字element.tag_name 获取当前标签的宽和高element.size 获取元素的文本内容element.text 模仿回车按钮 提交数据element.submit() 获取当前元素的坐标element.location 截取图片element.screenshot() from selenium import webdriverdriver=webdriver.Chrome()driver.get("http://ui.imdsx.cn/uitester/")driver.maximize_window()将窗口放大driver.execute_script('window.scrollTo(0,0);')执行js的apie=driver.find_element_by_css_selector('i1')e.send_keys(1111)import timetime.sleep(1)e.clear() 清除文本框内内容 转载于:https://www.cnblogs.com/wxcx/p/8934540.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34377065/article/details/94686128。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-03 12:51:11
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...对自己做的事情有一个系统认识。成人学习过程,只有知道“为什么”,才能学得明白。 课题中自己负责的事情描述不具体。简历中描述的课题常规都很大,不大可能是一个人完成。那就有分模块,模块之间有接口、有通信协议什么的。自己做的这一块,起什么作用,上下游都是干啥的,等等。如果自圆其说都办不到,后续工作任务也会存在问题。 不能突出匹配企业职位的要求。以软件工程师为例,简历上写熟悉面向对象、精通C++,只能说出多态、继承几个名词,用过vector、string;学习C和C++除了谭老的书,就很少自己看其他的;想从事软件工程师,连“新手圣经”代码大全没有听说过。在面试的20多人中,没有一个人拿着笔记本来演示他写的程序,我们都是干说。 对比较适合的人,我都建议他们先看看代码大全、设计模式,不管是否来我们公司。其实,一个真正对某件事情感兴趣的同学,他会主动去找资源,深入理解,不会等到应聘的时候再抱佛脚,找借口。 3. 招聘是体力活 外出前就有些感冒,招聘过程中,拿带子断掉的易拉宝宣传盒子,提数斤重的简历试题,在酒店昏暗灯光中阅卷,坐在椅子中一天且不停地说话,做5小时高铁。。。最后感觉都是机械式的动作,实在是体力活,感冒在武汉有加重倾向,回到深圳后,在草窝中睡了一天,第2天就好了一半。 离开武汉5年多了,本次去武汉招聘,趁着晚上休息时刻,去拜访老师和室友。好久不去,武汉修了环城路,打车都找不到地方,只能到附近的金三利酒店,再重温上学的路。在老师家品尝了招牌的红烧武昌鱼,木耳鸡翅膀,见识老师几十年的工作成果奖励。去室友家,他家公子见到生人就不停的哭,呵呵。回到酒店想一想,时间不在了,记忆模糊了,唯有文字记录之。 节后,我们还要继续后续的校园招聘。(北京、哈尔滨校园招聘记录) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhouyulu/article/details/8033464。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-02-02 13:16:24
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...入更先进的动态数据流处理机制,使得大规模实时数据能够得到即时、流畅的可视化展现,尤其适用于金融交易、物联网监控等对时效性要求极高的场景。同时,针对日益增长的无障碍需求,amCharts 5也将改进图表元素的可访问性设计,确保视障用户通过辅助技术也能准确理解数据信息。 此外,amCharts团队正积极与各大开源社区合作,持续丰富地图库资源,并计划将更多开源地理空间数据项目纳入支持范围,让用户能更加便捷地创建符合特定业务需求的地图图表。通过这些升级,amCharts 5旨在巩固其作为行业领先的数据可视化工具的地位,赋能各行业用户高效、精准地洞察并传达复杂数据背后的价值。
2023-09-17 18:18:34
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... 提供的用来播放音频文件的。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><audio controls><source src="/statics/demosource/horse.ogg" ><source src="/statics/demosource/horse.mp3" >您的浏览器不支持 audio 元素。</audio></body></html> 3、HTML <area> 标签 <area> 标签可以在图像上划分区域,这些区域是可以点击的,并且对应不同的操作。 <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title></head><body><p>点击太阳或其他行星,注意变化:</p><img src="/statics/images/course/planets.gif" width="145" height="126" alt="Planets" usemap="planetmap"><map name="planetmap"><area shape="rect" coords="0,0,82,126" target="_blank" alt="Sun" href="/statics/images/course/sun.gif"><area shape="circle" coords="90,58,3" target="_blank" alt="Mercury" href="/statics/images/course/merglobe.gif"><area shape="circle" coords="124,58,8" target="_blank" alt="Venus" href="/statics/images/course/venglobe.gif"></map></body></html> 4、HTML <select> 标签定义及使用说明 <select> 元素用来创建下拉列表。 <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><select><option value="volvo" style="display:none">Volvo</option><option value="saab">Saab</option><option value="opel">Opel</option><option value="audi">Audi</option></select></body></html> 5、HTML <style> 标签 <style> 标签包含了 HTML 文档的样式详细,在默认情况下,在该元素内写入的样式指令将被认为是CSS。 <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title><style type="text/css">h1 {color:red;}p {color:blue;}</style></head><body><h1>这是一个标题</h1><p>这是一个段落。</p></body></html> 7、HTML <sub> 标签 包含在 <sub> 标签和其结束标签 </sub> 中的内容会以正常内容的一半的高度显示在下方,而且通常较小,请参见下述例子: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool教程(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>这个文本包含 <sub>下标</sub>文本。</p><p>这个文本包含 <sup>上标</sup> 文本。</p></body></html> 8、HTML <summary> 标签 <summary> 标签元素作为一个<datails>元素的标题,该标题可以包含详细的信息,但是默认情况下不显示,需要单击才能显示详细信息,请参考下述示 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><details><summary>Copyright 1999-2011.</summary><p> - by Refsnes Data. 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<h6> 标签 <h1> - <h6> 标签用来定义 HTML 标题,表示了 HTML 网页中六个级别的标题。您可以通过下面的这个实例来看看每个级别的标题有什么区别: <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title></head><body><h1>这是标题1</h1><h2>这是标题2</h2><h3>这是标题 3</h3><h4>这是标题 4</h4><h5>这是标题 5</h5><h6>这是标题 6</h6></body></html> 19、HTML <center> 标签 - HTML 5 不支持 <center> 标签控制文本的居中显示,不能在 HTML5 中使用。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>这是一些文本。</p><center>这个文本居中对齐。</center><p>这是一些文本</p></body></html> 20、HTML <button> 标签 <button> 标签用来设置 HTML 中的按钮。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><button type="button" onclick="alert('Hello world!')">Click Me!</button></body></html> 21、HTML <br> 标签 <br> 标签是空标签,可插入一个简单的换行符。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>使用br元素<br>在文本中<br>换行。</p></body></html> 22、HTML <dt> 标签 <dt> 标签只能够作为 <dl> 标签的一个子元素出现,常常后跟一个 <dd> 标签。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><dl><dt>咖啡</dt><dd>黑色的热饮</dd><dt>牛奶</dt><dd>白色的冷饮</dd></dl></body></html> 23、HTML <fieldset> 标签 <fieldset> 标签内的一组表单元素会在 WEB 浏览器中以特殊的方式显示,比如不同样式的边界、3D效果等。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><form><fieldset><legend>个人信息:</legend>姓名: <input type="text"><br>邮箱: <input type="text"><br>生日: <input type="text"></fieldset></form></body></html> 24、HTML <embed> 标签 <embed> 标签用来定义在页面中嵌入的内容,比如插件。比如,在下面的实例中我们嵌入了一个 flash 动画: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><embed src="/statics/demosource/helloworld.swf" tppabs="http://W3Cschool.com/tags/helloworld.swf"></body></html> 25、HTML <font> 标签 - HTML5 不支持 <font> 标签的使用示例如下所示,该标签已经过时,因此我们不建议您使用该标签。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p><font size="3" color="red">这是一些文本!</font></p><p><font size="2" color="blue">这是一些文本!</font></p><p><font face="verdana" color="green">这是一些文本!</font></p></body></html> 26、HTML <label> 标签 <label> 标签是一种常见的表单控件,触发对应表单控件功能,让用户在使用表单的时候能够有更好的体验。参考下述的实例: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>点击其中一个文本标签选中选项:</p><form action="/statics/demosource/demo-form.php"><label for="male">Male</label><input type="radio" name="sex" id="male" value="male"><br><label for="female">Female</label><input type="radio" name="sex" id="female" value="female"><br><br><input type="submit" value="提交"></form></body></html> 记录一些重要标签! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/chehec2010/article/details/85060460。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-11 23:43:21
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...可以进一步了解字符串处理与算法优化的最新研究进展。近日,《自然》杂志子刊《自然-通讯》发表了一篇关于“在线字符串编辑与动态回文判定”的研究报告。研究者提出了一种新颖的在线算法,能够在字符串实时更新过程中高效地判断其是否为回文,并能快速找到使字符串变为非回文所需的最少编辑操作。这一成果不仅对于文本处理、数据压缩等领域具有重要价值,也对解决类似的编程挑战提供了新的思路。 此外,在ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)和谷歌代码 Jam 等全球顶级编程赛事中,频繁出现与回文串相关的题目,参赛者需灵活运用算法知识来解决实际问题。比如,有题目要求选手在最短时间内编写程序,找出将一个字符串转换为非回文串的最小操作次数,这与我们讨论的文章主题不谋而合,展现了理论与实践相结合的重要性。 同时,回文串在密码学、遗传学以及文学创作等多个领域均有应用。例如,在DNA序列分析中,回文结构往往关联着基因调控的重要区域;在密码学中,特定类型的回文串可用于构建加密算法的关键部分。深入理解并熟练掌握回文串的相关性质及处理方法,无疑有助于我们在这些领域取得更多的技术突破。 总之,从基础的编程题出发,我们可以洞察到字符串处理与算法优化在前沿科研和实际应用中的深远影响。通过持续关注和学习此类问题的最新研究成果与应用案例,我们能够不断提升自身的算法设计和问题解决能力。
2023-10-05 13:54:12
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...氛围下,员工不仅能从错误中汲取宝贵经验,而且能够在团队协作中不断提升自身能力,从而形成良性循环,推动企业和个人共同发展。 总结来说,721法则不仅是一种理论指导,更应在现实工作场景中灵活运用。无论是组织架构设计,还是个人职业规划,都应充分认识到实践、交流和学习三者相辅相成的重要性,以适应不断变化的工作环境和挑战。
2023-06-04 23:38:21
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...功研发出一款智能调色系统,该系统基于颜色混合原理,能够通过精确控制红、绿、蓝(RGB)三原色光源的强度比,实时生成并调整数百万种颜色,这项技术对于显示器制造、舞台灯光设计以及印刷行业等领域具有重大意义。 同时,在教育领域,美国麻省理工学院的研究者们正将类似的颜色叠加实验引入到K-12科学课程中,以培养学生的跨学科思维能力,通过动手实验让学生直观理解光学原理,并与数学计算相结合,提升他们解决实际问题的能力。 此外,艺术家和设计师也在利用颜色叠加的原理进行创新实践。例如,荷兰艺术家埃舍尔借助颜色叠加创作出视错觉艺术作品,展示出二维空间内不同颜色相互作用产生的神奇效果。而在时尚界,设计师们通过面料上的颜色叠加与透明度变化,营造出丰富多变且极具层次感的视觉体验。 总的来说,颜色叠加这一基本原理不仅在科普实验中有生动体现,更在科技、教育、艺术等多个领域发挥着重要作用,不断推动着人类对色彩世界的深入理解和广泛利用。
2024-01-20 16:20:26
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...重检验查看具体是哪些处理之间存在差异。以教育水平edu_class为例进行分析,同理首先查看分布 raw_1.pivot_table(index = 'edu_class', values = ['avg_exp'], aggfunc={'avg_exp': ['count', np.mean]}) 可以看到不同教育水平之间消费水平有明显差异,接下来通过方差分析进行检验差异是否明显。 from statsmodels.stats.anova import anova_lm 引入anova_lm进行方差分析from ststsmodels.stats.formula import ols 引入ols进行线性回归建模lm = ols('avg_exp~C(edu_class)', data = raw_1).fit() C(edu_class) 将数值型的变量指定为分类型anova_lm(lm, typ = 2) 可以看到不同教育水平之间的月均消费支出之间的差异是显著的,继续用多重检验来看哪些处理之间是显著的。 from statsmodels.stats.multicomp import MultiComparison 引入MultiComparison进行tukey多重检验mc = MultiComparison(raw_1['avg_exp'],raw_1['edu_class'])tukey_result = mc.tukeyhsd(alpha = 0.5)print(tukey_result) 结果是每个处理之间因变量差异的显著性,最后一列reject都为True说明各组之间均存在显著差异。 三、模型建立与诊断 3.1 一元线性回归及模型解读 以Income为自变量,以avg_exp为因变量建立一元线形回归并对模型结果进行解释 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit()print(lm_1.summary()) 首先从第一部分可以看到R^2为0.454,整个模型的F检验p值小于0.05,说明模型通过显著性检验。 其次模型结果的第二块也表明自变量和截距也通过显著性检验。 最后一部分主要是对残差进行检验,左侧Omnibus、Prob(Omnibus)主要是对偏度Skew和峰度Kurtosis进行检验,正态分布的偏度为0,峰度为3,模型的Prob(Omnibus)值为0.156大于0.05,说明不能拒绝残差符合正态分布。 右侧Durbin-Watson主要是对残差的自相关性进行检(改检验可表示为,为残差之间的相关系数),Durbin-Watson的取值范围是0-4,越接近2说明残差不存在自相关性,越接近0说明存在正相关,越接近4说明存在负相关性。 右侧Jarque-Bera (JB)、Prob(JB)是对残差正态性检验,可以用来判断残差是否符合正态分布,本案例中Prob(JB)值为0.173 > 0.05,基不能拒绝残差服从正态分布。 右侧Cond. No.是多重共线性检验,该值越大,共线性越严重。 整体上看模型虽然拟合效果没那么好,但是显著性通过了检验。接下来看一下模型具体的系数,Income的系数为97.7说明模型收入越高信用卡消费越高,是符合业务预期的。 3.2 残差可视化分析 接下来对残差进一步进行可视化分析,主要看残差是否满足以下几个假定,并尝试通过对自变量、因变量进行调整来优化模型。首先来回顾一下残差需要满足的几个假定: a.残差的要服从均值为0,方差为的正态分布; b.残差之间要相互独立 c.残差和自变量没有相关性 (1)通过残差图进行模型优化 模型avg_exp ~ Income的自变量与残差分布图、残差qq图、模型拟合情况图即自变量与因变量及其预测值的图像 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit() 建模raw_1['resid_1'] = lm_1.resid 模型残差raw_1['resid_1_rank'] = raw_1['resid_1'].rank(ascending = False, pct = True) 计算残差的百分位数raw_1['pred_1'] = lm_1.predict() 添加预测值plt.figure(figsize = (20, 6)) 自变量与残差分布图ax1 = plt.subplot(131)ax1.scatter('Income', 'resid', data = raw_1)ax1.set_title('Income & resid') 残差的qq图ax2 = plt.subplot(132)stats.probplot(raw_1['resid_1_rank'], dist = 'norm', plot = ax2) 模型拟合情况图,自变量与因变量以及模型预测值ax3 = plt.subplot(133)ax3.scatter('Income', 'avg_exp', data = raw_1)ax3.plot('Income', 'pred_1', data = raw_1, color = 'red')ax3.legend()ax3.text(12, 1920, 'pred func R^2: %.2f'% lm_1.rsquared)ax3.set_title('Income & avg_exp') 从第一个自变量和残差散点图可以看出,残差基本符合对称分布,但随着自变量增大,残差也在变大,存在方差不齐的情况。第二个图残差的qq图可以看出,残差近似正态分布。第三个图可以看模型的拟合效果并不是很好,R^2只有0.45。对avg_exp取对数,能够改善预测值越大残差越大的情况,但由于只对因变量取对数导致模型不好解释,对自变量Income同时取对数,代码和以上类似,只是改变因变量和自变量形式而已,以下是残差图,可以看到残差的异方差现象被有效的抑制,并且R^2也得到了提高。 (2)通过残差图发现强影响点 仔细观察以上图像结果,左下侧有两个较为异常的数据,对模型的拟和效果有较大的影响, 对于这种影响较大的可将其进行删除并重新建模: 计算学生化残差raw_1['resid_t'] = (raw_1['resid_2'] - raw_1['resid_2'].mean())/raw_1['resid_2'].std() raw_1[abs(raw_1['resid_t']) > 2] 将残差大于2的筛选出来 将强影响点删除后,得到的结果如下,模型结果更稳定。 3.3 多元线性回归 上一篇文章有说到多重共线性会对模型产生致命的影响,用方差膨胀因子来处理的话会非常繁琐。通过正则化处理如Lasso回归,能够产生某些严格等于0的系数,从而达到变量筛选的目的。接下来以Lasso为例,首先用LassoCV来找到最优的alpha。由于statsmodels中的ols的fit_regularized方法没有很好的实现,所以用sklearn中linear_model模块来进行建模 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sklearn进行线性回归前必须要进行标准化from sklearn.linear_model import LassoCV Lasso的交叉验证方法con_xcols = ['Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income']scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(raw_1[con_xcols])y = raw_1['avg_exp_ln']lasso_alphas = np.logspace(-3, 0, 100, base = 10)lcv = LassoCV(alphas = lasso_alphas, cv = 10)lcv.fit(X, y)print('best alpha %.4f' % lcv.alpha_)print('the r-square %.4f' % lcv.score(X, y)) 接下来画出不同alpha下的岭迹图,来看alpha值对系数的影响 from sklearn.linear_model import Lassocoefs = []lasso = Lasso()for i in lasso_alphas:lasso.set_params(alpha = i)lasso.fit(X, y)coefs.append(lasso.coef_)ax = plt.gca()ax.plot(lasso_alphas, coefs)ax.set_xscale('log')ax.set_xlabel('$\\alpha$')ax.set_ylabel('coefs value') 从图中可以看到随着alpha的增大,系数不断在减小,有些系数会优先收缩为0,再继续增大时所欲系数都会为0,通过该特性从而达到变量筛选的目的。将LassoCV得到的系数打印出来,可以看到用户月均信用卡支出和当地小区均价、当地人均收入成正比,当地人均收入水平的影响更大。 以上就是线形回归在应用时的注意事项。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123766191。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-23 15:52:56
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