前端接收到后端返回的数据，并根据数据更新页面展示，实现与用户的交互。 总体而言，这种前后端分离的开发模式有助于实现前后端开发的解耦，使得各自的 开发工作更加专注和高效。前端负责用户界面的呈现和交互，后端负责数据处理和业务 逻辑，通过 API 接口进行数据传输和交互，从而实现一个完整的 Web 应用。 3 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 二、搭建流程 2.1 后端搭建流程 基于银行信贷领域的长链路业务测 试数据快速构造方法研究与应用 ◆作者：王海林 一、引言 随着银行数字化转型的不断深入，对信贷领域的测试工作提出了更高的标准和要求， 如何在高效完成测试任务的同时确保测试质量就成了一个亟待解决的难题。有实践研究 表明，在具体测试过程中往往大量的时间精力都是耗费在测试数据准备工作上面，能否 尽量减少这部分耗费，将更多的时间精力专注于业务逻辑等方面更好地去提升测试质 量？本文基于此进行了探索，提出了一种长链路业务测试数据快速构造方法，并将该方 法应用于信贷领域多个场景，取得了良好成效。 二、背景与挑战 当前信贷领域长链路业务测试主要有三方面特点：一是业务链路长，随着信贷业务 不断迭代，业务场景一般涉及多个业务模块，整体业务流程长；二是信贷业务复杂度高， 业务形态的不同会有不同的触发方式，业务逻辑的不同也会产生不同的组合方式；三是 信贷业务依赖性强，业务前后环节间的依赖性强，后一环节的输入是前一环节的输出。

BoundedSemaphore()方法创建一个信号量， 互斥锁同一时刻只允许一个进程访问共享数据，而信号量在同一时刻 允许一定数量的进程访问共享数据。 比如柜台有5个窗口，允许同时有5个人办理业务，后面的人只能等 待，5人中有人办理完业务，等待的人才能去办理 使用多进程时，各进程拥有独立的内存空间，无法共享内存空间，所 以各进程无法访问同一个全局变量，若需要各进程共享某个全局变 量 ， 可 以 使 用 mul�processing random # 模拟柜台业务办理 def work_func(semaphore, name, current_user): semaphore.acquire() current_user.append(multiprocessing.current_process().nam e) print("当前办理业务的顾客有：{}\n顾客{} 正在办理业务 \n".format(current_user range(32): work_func(i) time1 = time.time() - start_time # 开8个 worker，没有参数时默认是 cpu 的核心数 pool = ProcessPool(processes=32) # 在线程中执行 work_func 并返回执行结果 start_time2 = time.time()

舆情评分系统 HUANENG GUICHENG TRUST CORPORATION LTD. Python舆情监控 HUANENG GUICHENG TRUST CORPORATION LTD. 核心代码： import requests import re Headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537 舆情评分系统 HUANENG GUICHENG TRUST CORPORATION LTD. 2. 版本1 - 根据标题评分 通过提炼新闻的标题信息，进行关 键词提取分析，进行合理打分。 核心代码如右图所示 score = [] keywords = ['违约', '诉讼', '兑付', '阿里', '百度', ' 京东', '互联网'] for i in range(len(title)): HUANENG GUICHENG TRUST CORPORATION LTD. 3. 版本2 - 根据标题和内容评分 通过爬取新闻的标题、正文信息，进行 关键词提取分析，进行分数计算。 核心代码如右图所示 score = [] keywords = ['违约', '诉讼', '兑付', '阿里', '百度', '京东', '互 联网'] for i in range(len(title)):

���� ���� ����� ���� ����� ���� ��� 面向应用服务提供解 决方案或一般性方法。 提供模型生命周期中 科配置的各类功能组件。 实现框架最基础、最 核心的功能，帮助开发者 屏蔽底层硬件技术细节。 三、设计：最小化的深度学习框架 从模型的设计者角度思考，一个模型设计的最小使用内容。 三、设计：最小MVP深度学习框架的层次逻辑 � � � � 训练10个epoch后的效果对比图： 预测后分类区域图 测试数据分布 五、思考 n 为什么要设计一个深度学习框架？ 切勿以造轮子的初衷去设计深度学习框架，一切均需围绕业务进行。脱离业务的技术体系价值不大。 n 是否存在完美的深度学习框架？ 一切以落地场景为根基，满足业务使用即可，不要过度设计，过度设计将会导致框架越来越复杂、 臃肿。 n 实现的深度学习框架与目前主流开源的结果计算结果不一致怎么办？ 一方面深

关于作者 廖雪峰，十年软件开发经验，业余产品经理，精通 Java/Python/Ruby/Scheme/Objective C 等，对开源框架有深入研究，著有 《Spring 2.0 核心技术与最佳实践》一书，多个业余开源项目托管在 GitHub，欢迎微博交流： Python 简介 Python 是著名的“龟叔”Guido van Rossum 在 1989 年圣诞节期间，为了 当然也支持其他编码方式，比如把 Unicode 编码成 GB2312： >>> '中文'.encode('gb2312') '\xd6\xd0\xce\xc4' 但这种方式纯属自找麻烦，如果没有特殊业务要求，请牢记仅使用 UTF-8 编码。 格式化字符串的时候，可以用 Python 的交互式命令行测试，方便快捷。 参考源码 the_string.py 使用 list 和 tuple http://www.yeayee.com/ 135/531 prime_numbers.py sorted 排序算法 排序也是在程序中经常用到的算法。无论使用冒泡排序还是快速排序， 排序的核心是比较两个元素的大小。如果是数字，我们可以直接比较， 但如果是字符串或者两个 dict 呢？直接比较数学上的大小是没有意义 的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来。通常规定，对于两个元 素 x

Vehicle) Market Report 2021- 2025 - ResearchAndMarkets.com Python赋能智慧物流 1-行业背景 · AMR调度系统 AGV/AMR两大核心技术领域 AGV/AMR本体定位/控制技 术 AGV/AMR集群调度系统 -状态机 -通讯模块 -运动控制 -任务执行 -外设 对接 -任务调度 -路径规划 -交通管制 -AMR控 制 -外设对接 重定位 路径规划 局部绕障 轨迹跟随 自主回充 辅助定位 系统架构 状态管理 异常管理 配置管理 通信管理 梯控 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · AMR模型实例及业务流程 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 仿真演示 Python赋能智慧物流 Thank You Blog：https://nemo.cool Email：kanghaov@gmail

里包含了这项功能，所以你可以快速的开发网站，而不用去配置生产环境的服务器 （比如 Apache），直到你做好了网站并准备投入生产环境。 注意：不要 在任何与生产环境相关的地方使用这个开发服务器，因为这只是为了开发所需。 （我们的业务只是开发 Web 框架，而不是 Web 服务器） 现在服务器已经在运行了，在浏览器里访问 http://127.0.0.1:8000/。如果你看到一个写着 “Welcome to Django” 一般来说，当编写一个 Django 应用时，你应该先评估一下通用视图是否可以解决你的问题，你应该在一开始使用它，而不是进行到 一半时重构代码。本教程目前为止是有意将重点放在以“艰难的方式”编写视图，这是为将重点放在核心概念上。 就像在使用计算器之前你需要知道基本的数学一样。 首先，打开 polls/urls.py 这个 URLconf 并将它修改成： 1. # polls/urls.py 2. 3. from 尤其是当你发现自动化测试能在几秒钟之内帮你完成这件事时，就更会觉得手动测试实在是太浪费时 间了。当某人写出错误的代码时，自动化测试还能帮助你定位错误代码的位置。 有时候你会觉得，和富有创造性和生产力的业务代码比起来，编写枯燥的测试代码实在是太无聊了， 特别是当你知道你的代码完全没有问题的时候。 然而，编写测试还是要比花费几个小时手动测试你的应用，或者为了找到某个小错误而胡乱翻看代码 要有意义的多。

知识点：由若干个问题（相似问）、以及 能回答这些问题的答案组成 Ø 知识库：由若干个知识点组成 • 模型 Ø 找到和用户query最匹配的问题，进而给 出对应的答案 • 特点 Ø 易于维护 Ø 符合实际业务场景 Ø 为什么用这种形式？ ü 减轻人工维护答案的工作量 ü 同一知识点下的问题语义相同，是很好的 训练数据 智能问答应用场景 • 辅助人工 Ø 客服 Ø 营销 Ø 特定领域、重复性的对话 特定领域、重复性的对话 • GUI补充 Ø 语音助手 Ø 电话助手 • Voice-only Apps Ø 智能音箱 Ø 车载设备 Ø 可穿戴设备 2 QA快速实践 任务拆解、各个击破 任务拆解 • 业务 Ø 解决什么问题？ • 数据 Ø 标注数据 Ø 训练数据 Ø 测试数据 Ø 评估数据 • 建模 Ø 输入输出？ Ø 工作流？ • 语言工具 Ø C++ Ø Python Ø Java Ø 稳定性 各个击破－业务 u 想给小孩报名英文课，不清楚课程内 容和价格怎么办？ u 课程看着不错，能直接帮忙预约一次 体验课？ u 想给爸妈买点红酒，该怎么挑？怎么 给爸妈讲解红酒的喝法？红酒要怎么 保存？ p 营销场景机器人 p 特性： ü 商务团队好帮手，多平台多渠道获客 ü 回答标准且及时，第一时间有效引导 ü 有效减少人力投入，提升线索收集数量 各个击破－业务 u 准备出国旅游，不会上网怎么办？需

深度学习实践 from Tensorflow to AI-Hub 王顺 – Google Cloud 目录 CONTENTS 从零开始 初步修改 业务升级 实践指南 1 从hello world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 理解TF Mac CPU运行结果 GPU运行结果 TPU运行结果 TPU的创建和使用 with TPUs • https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/tpu_custom_training 3 业务升级 以上已经针对MNIST做了一些深入学习 接下来思考如何满足实际业务上的需要 LEGO积木 22 Component: ExampleGen examples = csv_input(os.path.join(data_root