作者|MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 由AI生成的假新闻(神经假新闻)对于我们的社会可能是一个巨大的问题 本文讨论了不同的自然语言处理方法,以开发出对神经假新闻的强大防御,包括使用GPT-2检测器模型和Grover(Al
一直在关注可解释机器学习领域,因为确实在工作中有许多应用 模型检查,特征重要性是否符合预期和AUC一样重要 模型解释,比起虚无缥缈的模型指标,解释模型学到的规律更能说服业务方 样本解释,为什么这些用户会违约,是否有指标能提前预警? 决策归因,有时模型只是提取pattern的方式,最终需要给
1.this_is_flag 从题目以及题目的描述来看,不难发现实际上题目中所描述的就是flag     2.Pdf 拿到题目附件是pdf文件,观察题目描述,题目说图下面什么都没有,那么十有八九图下面肯定是flag   但是pdf文件中并不能拖动图片,我们将其转化为word文档,然后拖动图
当疫情过后,应该有很多测试实习生寻找测试岗或者已从业测试岗的群体进行跳槽;最近也收到很多测试新生的咨询,在这里简单分享一下!老铁们走起!今天在这里就简单做跟大家聊一聊面试过程中你与面试官/HR聊天过程中的一些黑话,欢迎大家留言补充,一起聊聊那些在面试过程碰到的囧事!例如某聘以下初级测试招聘
1软件的含义程序、数据及相关文档的完整集合。 2测试与调试的区别是什么?测试是由测试人员来进行,要目标是发现、报告和跟踪缺陷。调试是由开发人员进行,主要目标是定位缺陷位置,分析缺陷原因, 修复缺陷。3 IEEE是什么意思?国际电气电子工程师协会4 GB是什么意思?国家标准5软件测试的含义简
一. 前言 单元测试并不只是为了验证你当前所写的代码是否存在问题,更为重要的是它可以很大程度的保障日后因业务变更、修复Bug或重构等引起的代码变更而导致(或新增)的风险。 同时将单元测试提前到编写正式代码进行(测试驱动开发),可以很好的提高对代码结构的设计。通过优先编写测试用例,可以很好的
智慧机场混合云方案用户需求      智慧机场以高科技为驱动,通过物联网+大数据为基础为机场提供智慧信息展示系统,方便机场和旅客更精准更便利的获取需要信息。此项目承接了上海虹桥机场、北京南苑机场、昆明长水机场、海口美兰机场。      具体来看,该项目存在以下需求:        支持业
1、前言   最近因为需要研究视频的物体识别和行为识别,上网了解了一下,YOLO是目前实时视频物体识别的应用最广泛的算法。   因此,作为小白的我,也准备体验一下YOLO算法的效果。   先上网了解了一下YOLO算法的背景资料,有V1,V2,V3,V4四个版本,其中V4版本虽然创新不多
我们在做WEB自动化时,一般要等待页面元素加载完成后,才能执行操作,否则会报找不到元素的错误,这样就要求我们在有些场景下加等待时间。 我们平常用到的有三种等待方式: 强制等待 隐式等待 显示等待 一、强制等待   利用t
  我们在做WEB自动化时,经常听到小伙伴说,明明代码没问题,死活定位不到元素,一运行就报错啊。是因为有时候因为网络或其它原因导致我们需要定位的元素还没加载出来,我们代码就执行下一步操作了,这个时候就需要我们在某些场景下加等待时间。 我们平常用到的有三种等待方式: 1、强制等待--就是说不
首先,来看一下接口签名加密规则 1.需要参于签名的参数: a. 在请求参数列表中,除去 cliSign 参数外,其他需要使用到的参数皆是要签名的参数。 2.生成签名字符串 a. 没有值的参数无需传递,也无需包含到待签名数据中 b. 签名数据应该是原生值而不是 encodi
1、前言   在做接口测试或UI测试时经常会出现多个用例仅输入参数不同,操作过程完全相同(如登录,新建客户等等),重复编写用例不仅增加了代码量而且不好维护,引入DDT(Data-Driven Tests)数据驱动测试可实现参数化,DDt允许您使用不同的测试数据运行一个测试用例,并使它作为多
前言     一直以来对内部服务间使用RPC的方式调用都比较赞同,因为内部间没有这么多限制,最简单明了的方式就是最合适的方式。个人比较喜欢类似Dubbo的那种使用方式,采用和本地方法相同的方式,把接口层独立出来作为服务契约,为服务端提供服务,客户端也通过此契约调用服务。.Net平台上类似D
       线段树(Segment Tree)也称区间树(Interval Tree)、范围树(Range Tree),是一种用于区间信息的维护与查询的特殊数据结构。线段树使用分治思想,将连续区间递归分解成若干小区间,在处理范围修改查询等操作时能够通过整合小区间的信息减少运算量从而实现
作者|FAIZAN SHAIKH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的,我们怎么能相信模型的
「AI」我喜欢的几个人工智能方面的头条号   笔者对于人工智能领域比较感兴趣,因它是代表世界高科技未来发展方向,是第四次工业革命的核心技术领域。     世界各国政府都对人工智能行业高度重视,各大国都制定了比较前瞻性的人工智能发展的战略或者发展规划,希望在未来全球激烈的高科技竞争之中处