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WebDriverIO教程:处理Selenium中的警报和覆盖

在此有关Selenium中警报处理的WebDriverIO教程中,我将向您展示如何在WebDriverIO中处理警报和弹出窗口以及叠加模式。...在本WebDriverIO教程中,我将向您展示有关Selenium中警报处理的更多信息。...WebDriverIO教程:运行第一个自动化脚本 使用WebDriverIO在Selenium中处理警报 如果您熟悉Selenium在其他框架中的自动化测试中的警报处理,那么您会假定必须先切换到警报,然后再在...现在,我将向您展示如何使用WebDriverIO自动执行叠加模态。 当自动化模态时,您不必处理特殊的代码或类。您只需使用WebDriverIO选择器直接找到元素的对象并执行操作。...这是使用WebDriverIO处理Selenium中的Overlay Modal的方法。

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    Node.js的下一代浏览器和移动自动化测试框架-WebdriverIO

    、前言 web自动化测试工具Selenium支持多种语言,如Python、Java、Ruby、JavaScript等,大多数测试人员使用最多的语言就是Python、Java了,并且很多技术社区与网上的学习资料查找起来很方便...官方网址: https://webdriver.io/ 3、安装 代码库包含了WebdriverIO项目的一些核心包。WebdriverIO社区整理了许多精选资源。 以下列举比较典型的代码库。...github地址: https://github.com/webdriverio/webdriverio/tree/main/packages/webdriver webdriverio - Node.js...github地址: https://github.com/webdriverio/webdriverio/tree/main/packages/webdriverio @wdio/cli - WebdriverIO...npm install webdriverio 默认情况下,WebdriverIO使用Puppeteer自动化浏览器,如Chrome、Firefox或Chromium Edge。

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    拼音学习的一些尝试

    儿子学习拼音一直比较吃力,一个原因是小时候很多音发音不准导致无法正确的读出音,例如q、x、b、p、g、d等这些音,经多方咨询后在成都市天使儿童医院语音纠正一段时间以后有较大的改善。...后来想用数字化的方式来帮忙做练习,做了一些尝试,但均宣告失败。有一些技术上的问题尚待解决,有一些是流程设计不太合理,还有电脑、手机的交互方式不是太方便,不熟悉键盘,满屏幕找字母很麻烦,也分散注意力。...在做前期的尝试中,倒是也发现了一些有趣的东西。...第一个尝试:拼音测试 地址:https://github.com/derekhe/pinyin-test 这是一个Web程序,可以随机的出题,然后选择声母韵母进行组合选择,点击声母和韵母的时候还可以听到对应的发音...第二个尝试:听音写拼音 到二年级了,拼音还是不行,注音练习也是没有太大的用处,每次错每次改,每次改完下次还是错,比训练人工神经网络还要麻烦。

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    下一代浏览器和移动自动化测试框架:WebdriverIO

    1、介绍 今天给大家推荐一款基于Node.js编写且号称下一代浏览器和移动自动化测试框架:WebdriverIO 简单来讲:WebdriverIO 是一个开源的自动化测试框架,它允许测试人员使用 Node.js...2、初始化NPM空间 在想要存放WebdriverIO项目的文件夹中(例如D盘的WebdriverIO-test文件夹),打开命令行或终端。...以下是一个简单的 WebdriverIO 脚本示例,用于在百度中搜索 "WebdriverIO": // 引入 WebdriverIO const { remote } = require('webdriverio...无论是新手还是经验丰富的测试工程师,都能通过WebdriverIO实现高效的自动化测试,感兴趣的读者可以尝试一下。...项目地址:https://github.com/webdriverio/webdriverio

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    WebDriverIO教程:处理Selenium中的警报和覆盖

    在此有关Selenium中警报处理的WebDriverIO教程中,我将向您展示如何在WebDriverIO中处理警报和弹出窗口以及叠加模式。...在本WebDriverIO教程中,我将向您展示有关Selenium中警报处理的更多信息。...WebDriverIO教程:运行第一个自动化脚本 使用WebDriverIO在Selenium中处理警报 如果您熟悉Selenium在其他框架中的自动化测试中的警报处理,那么您会假定必须先切换到警报,然后再在...现在,我将向您展示如何使用WebDriverIO自动执行叠加模态。 当自动化模态时,您不必处理特殊的代码或类。您只需使用WebDriverIO选择器直接找到元素的对象并执行操作。...这是使用WebDriverIO处理Selenium中的Overlay Modal的方法。

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    运维场景下的机器学习尝试

    机器学习最近大红大紫,既有这个契机为何不乘机好好学习一番。本文不是科普文,本人作为初学者也没有能力教别人,仅仅用此篇文章记录自己学习及尝试结合业务场景进行的一些实验过程。...商品推荐就是最典型的应用场景 然后,针对这些问题能够用来建立模型的算法更多,算法分类可以参考 机器学习算法概览 尝试的场景 运维的工作中,经常需要对重要的指标曲线进行观察,来判断系统是否正常 or 异常...所以第一个尝试的场景就是: 根据某一指标曲线的历史数据判断当前/未来数据点是否异常 在实践上述问题的过程中,发现因为机器学习毕竟是基于历史预测未来,如果历史本就没有值得学习的价值,那判断是否异常就会导致不可理解的结果...经过对比和实验,选取的机器学习算法是无监督的分类异常检测算法 isolationForest(孤异森林)。该算法的特点是:无监督、速度快、效果好(ps:已经有 wxg 同学在登录异常检测中尝试过)。...该模型已经尝试在一体化流程系统的上线验证模块使用。 指标曲线分类 曲线分类,同样是机器学习中典型的分类问题,而且针对这个问题已经有同学进行过尝试,可参考智能告警算法-曲线识别模型。

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    运维场景下的机器学习尝试

    机器学习善于解决重复性,有规律的的问题,而运维的某些业务场景也恰是被枯燥的、重复性的工作所堆积。为此作者尝试使用机器学习的方法来解决运维场景下的某些问题,记录此文。...尝试的场景 运维的工作中,经常需要对重要的指标曲线进行观察,来判断系统是否正常or异常。...所以第一个尝试的场景就是: 根据某一指标曲线的历史数据判断当前/未来数据点是否异常。...经过对比和实验,选取的机器学习算法是无监督的分类异常检测算法 isolationForest(孤异森林)。该算法的特点是:无监督、速度快、效果好(ps:已经有wxg同学在登录异常检测中尝试过)。...该模型已经尝试在一体化流程系统的上线验证模块使用。 指标曲线分类 曲线分类,同样是机器学习中典型的分类问题,而且针对这个问题已经有同学进行过尝试,可参考。

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    javascript 学习小结 (三) jQuery封装ajax尝试 by FungLeo

    javascript 学习小结 (三) jQuery封装ajax尝试 by FungLeo 前言 在JS学习中,对于原生的很多东西我理解得并不透彻.但是使用jQuery来操作DOM,基本上还是非常熟练的...近期团队交给我一个后端全接口提供给我的项目.我要利用这些接口来自己组织前端代码.为了学习,我决定不使用VUE或者其他的前端框架来做.而是只使用jQuery框架,数据的部分全部使用拼接字符串的形式实现....如果所有的接口都是统一规范的,并且所有的处理都是一致的,那么可以封装一下,可以减少我们的代码量 可以尝试把各种各样重复的代码进行封装.前提是你知道你在封装什么,以及怎么用它 命名很重要,基本上我的命名原则就是

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    半监督学习的思考和安全尝试

    而半监督学习是监督学习和无监督学习的tradeoff,利用已有的标记资源和大量的未标记数据,不增加额外成本,这点优于有监督学习,同时根据“异常的总是各有相似”,使用已标记的黑样本来辅助分类应该能提升模型的性能...似乎规避样本数据问题的半监督学习更能贴近我们的实际安全场景。 What 半监督学习的安全尝试中我们需要做什么呢?举个例子来说,比如要用半监督学习来做Windows恶意软件的预测和识别。...How 半监督学习的安全尝试中我们该怎么做呢?...不仅需要在半监督学习算法之间比较,还需要和无监督学习算法比较,如果无监督学习算法不利用已有的标记资源同时性能很好的话,何乐而不为呢。...如果标记黑白样本充足的情况下,有监督学习性能大概率是最好的,这里没有衡量也不态好衡量半监督学习和有监督学习差距是多少,想到的一种尝试衡量的方法是保持半监督样本和模型准确率不变,有监督学习要达到同样的准确率需要多少标记资源

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    R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习

    在学完coursera的getting and Cleaning data后,继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。...包括对拉勾网爬了一下虫,还尝试了对国外某黄页爬虫,对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段(我查的那个卖家,卖8.99和39.99最多,鞋子类),做了一下文本挖掘,还有爬了一下股票数据,...在讲完原理之后,现在开始尝试写代码 因为里面涉及太多的选取数据工作。为了避免出现太多变量,我最后是编了一个函数,输出数据库 函数部分 ?...但是对于脚本访问的网页,还需要继续学习RCurl包。...以后可以尝试按照自己和老爸的看股票习惯开发出类似的选股模型来~~

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