在Web自动化的操作中，我们通常需要使用一些方法来操作浏览器，今天就来学习一下。这一篇宏哥主要是介绍一下，在自动化测试的时候，我们常见的一些浏览器操作有哪些，宏哥将会一一介绍和讲解。
我们在实际工作中，有可能遇到有些web产品，网页上有一些时间选择，然后支持按照不同时间段范围去筛选数据。网页上日历控件一般，是一个文本输入框，鼠标点击，就会弹出日历界面，可以选择具体日期。这一篇，宏哥就来介绍一下日历控件是如何用selenium实现自动化。
系统工程生命周期方法指导如何管理和执行项目开发过程，确保系统按需求交付并满足预期的性能。主要包括计划驱动方法、渐进迭代式方法、精益开发和敏捷开发。
Eclipse有强大的编辑功能， 工欲善其事，必先利其器， 掌握Eclipse快捷键，可以大大提高工作效率。小坦克我花了一整天时间， 精选了一些常用的快捷键操作，并且精心录制了动画， 让你一看就会。
本人在学习使用selenium2java的过程中，突然想把知乎首页的推荐内容放到本地或者把一个问题的优秀回答整理一下。可以知乎登录时那个选中倒立的汉字的验证码不胜其烦，后来想到用第三方登录绕过了知乎帐号登录。试了一下，感觉效果很不错，分享一下，供大家参考。
主成分分析(PCA)是一种降维算法，通常用于高维数据降维减少计算量以及数据的降维可视化。在本文中，我将从机器学习的角度来探讨主成分分析的基本思想。本次只涉及简单的PCA，不包括PCA的变体，如概率PCA和内核PCA。
你有一个思想，我有一个思想，我们交换后，一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough
机器之心发布 作者：潘子琦 单位：上交BCMI实验室 现有的有监督解耦方法，比如把中间表征解耦成种类相关的表征和种类无关的表征，大多基于交换生成的经验性框架，缺乏理论指导，无法保证种类相关表征中不包含种类无关的信息。在本文中，来自上海交通大学的研究者尝试建立信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）和有监督解耦之间的联系，为有监督解耦提供理论指导。 信息瓶颈是一种从源数据中提取出与任务目标有关信息的方法，一般通过优化权衡压缩项和预测项的 IB Lagrangian 来实现。现有文献已经
Oracle正在考虑将JEP 248包含到Java 9的JEP列表中，即在服务器配置中将G1作为默认垃圾收集器。该决定在Java社区引发了一些争论，许多人都认为并发标记和扫描（CMS）收集器可能更合适
笔者阅读的是中文书籍，所提到的公式，笔者将给出其在英文书籍上的页码。英文书籍见 Sutton 个人主页：http://incompleteideas.net/book/the-book.html
来源：Deephub Imba 本文约1500字，建议阅读9分钟 本文解释了 MLE 的工作原理和方式，以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 通用人工智能，用强化学习的奖励机制就能实现吗？ 几十年来，在人工智能领域，计算机科学家设计并开发了各种复杂的机制和技术，以复现视觉、语言、推理、运动技能等智能能力。尽管这些努力使人工智能系统在有限的环境中能够有效地解决特定的问题，但却尚未开发出与人类和动物一般的智能系统。 人们把具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能称为通用人工智能（AGI）。这种系统被认为可以执行人类能够执行的任何智能任务，它是人工智能领域主要研究目标之一。关于通用人工智能的探索正在不断发展。近日强化学习
主动推理是一种建模生物和人工智能代理行为的概率框架，源于最小化自由能的原则。近年来，该框架已成功应用于多种旨在最大化奖励的情境中，提供了与替代方法相媲美甚至有时更好的性能。在本文中，我们通过展示主动推理代理如何以及何时执行最大化奖励的最优操作，澄清了奖励最大化与主动推理之间的联系。确切地说，我们展示了在何种条件下主动推理产生贝尔曼方程的最优解，该方程是模型驱动的强化学习和控制的几种方法的基础。在部分观察到的马尔可夫决策过程中，标准的主动推理方案可以产生规划时域为1时的贝尔曼最优操作，但不能超越。相反，最近开发的递归主动推理方案（精细推理）可以在任何有限的时间范围内产生贝尔曼最优操作。我们通过讨论主动推理与强化学习之间更广泛的关系，补充了这一分析。
今天本来就要分享和讲解三大延时等待的，但是在写作过程中发了问题，会用到这一个知识点，于是就提前介绍一下，以便后边用到了可以更好的理解和掌握。本文就是要介绍如何获得浏览器窗体的句柄或者叫编号，为后面的driver实例在多个窗体之间切换做准备。
今年5月，DeepMind发布了一个多模态人工智能系统Gato，仅靠一套模型参数即可同时执行600多种不同的任务，一时引起行业内对通用人工智能（AGI）的热议。
大数据作为Java新一轮的热点方向，越来越多的企业在招聘当中，想要找到懂分布式、高并发的开发人才，而在Java大数据方向上，分布式、高并发、多线程既是重点，也是难点。今天我们就来聊聊Java大数据开发当中，分布式、高并发与多线程的概念异同。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结。最后我们提到了有时候不能线性可分的原因是线性数据集里面多了少量的异常点，由于这些异常点导致了数据集不能线性可分，本篇就对线性支持向量机如何处理这些异常点的原理方法做一个总结。 线性可分SVM的算法过程 输入是线性可分的m个样本(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym),,其中x
最近遇到一个项目团队是做全景视频播放的，希望用EasyPlayerPro做一个客户端程序，但是在调试DEMO的时候遇到一个问题，即配置了全屏模式后，视频只能出现在窗体左上角。
前几日，在虎牙关注了个主播，领了一个一级狗牌。 然后发现虎牙会每天给粉丝送10个虎粮的免费礼物，不用就过期了。 赠送礼物会增加亲密度，给狗牌升级。 而7天没有亲密度增长的话，亲密度还会掉。 我就在想，不如写一个脚本，每天自动赠送免费礼物给关注的主播。 不用自己管，亲密度也往上涨不是美滋滋
本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。首先介绍了EM算法的概率理论基础，凸函数加jensen不等式导出算法的收敛性，算法核心简单概况为固定其中一个参数，优化另一个参数逼近上界，不断迭代至收敛的过程。然后介绍高斯混合，朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型，这一类基于隐因子模型-包括因子分解，概率矩阵分解皆可通过EM算法求解，且与EM思想相通。
题目： Influence maximization in social networks using graph embedding and graph neural network
前边宏哥已经将环境搭建好了，今天就在Java项目搭建环境中简单地实践一下： 启动三大浏览器。按市场份额来说，全球前三大浏览器是：IE.Firefox.Chrome。因此宏哥这里主要介绍一下如何启动这三大浏览器即可，其他浏览器类似的方法，照猫画虎就可以了。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读5分钟本文中通过几个简单的示例解释期望最大化算法是如何工作的。 期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。它是一种迭代算法，可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。在本文中将通过几个简单的示例解释它是如何工作的。 这个算法最流行的例子（互联网上讨论最多的）可能来自这篇论文 （http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html）。这是一个非常简单的例子，所以我们也从
期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。
期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。它是一种迭代算法，可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。在本文中将通过几个简单的示例解释它是如何工作的。
在现代生活中，电脑已经普及到方方面面。无论是休闲娱乐，还是上班办公，它都陪在我们身边，成为我们生活中不可分割的一部分。
很多人第一次听说 SVM 时都觉得它是个非常厉害的东西，但其实 SVM 本身“只是”一个线性模型。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/52598085
其基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解，经分解得到子问题往往不是互相独立的，举个简单的例子：你知道两个1相加等于2，问你三个1相加你是拿前面的两个1相加的结果加上1呢，还是再用1+1+1，你肯定会用前面的那种方法对吧，这就是动态规划，（1+1）就是（1+1+1）的子问题，且并不是相互独立，你得到了（1+1）就好得到（1+1+1）了
选自BAIR 作者：Lydia T. Liu、Sarah Dean、Esther Rolf、Max Simchowitz、Moritz Hardt 机器之心编译 参与：刘天赐、晓坤 由于机器学习系统容易受到历史数据引入的偏见而导致歧视性行为，人们认为有必要在某些应用场景中用公平性准则约束系统的行为，并期待其能保护弱势群体和带来长期收益。近日，伯克利 AI 研究院发表博客，讨论了静态公平性准则的长期影响，发现结果和人们的期望相差甚远。相关论文已被 ICML 2018 大会接收。 以「最小化预测误差」为目的训
如果问你选择多线程的原因就是一个【快】字，面试也就不会出那么多幺蛾子了。你有没有问过你自己
为了证明 k-means 算法能否保证收敛，我们定义「失真函数」（distortion function）为：
前言：腾讯AI Lab共有12篇论文入选在美国新奥尔良举行的国际人工智能领域顶级学术会议AAAI 2018。腾讯技术工程官方号编译整理了现场陈述论文《使众包配对排名聚合信息最大化的 HodgeRank》（HodgeRank with Information Maximization for Crowdsourced Pairwise Ranking Aggregation），该论文被AAAI 2018录用为现场陈述报告（Oral Presentation），由中国科学院信息工程研究所、腾讯AI Lab、北京
---- 新智元报道 来源：sciencedirect 编辑：Emil 好困 【新智元导读】DeepMind最近研究了一下大自然，于是决定把「达尔文主义」应用在AI上面。首先给AI设定一个奖励，等AI学会如何把奖励做到最大化，它就是个出色的人工智能代理了。 人工智能发展了这么久，终于产生了包括卷积，注意力，全连接等各种机制。 有趣的是，最近的研究反而搞起了「这些机制我们都不需要」的创新。 例如苹果发表的一篇论文表示Transformer不需要注意力机制。 在这个方面，DeepMind也不甘落后，发
在传统的软件工程（Software 1.0）中，根据客户反馈调整产品的过程往往要求理解软件工作原理的和出现异常的原因。这些一般可以通过源代码检查与调试的方式获得。但是，假如你们的深度学习模型没有完全达到预期效果该怎么办？在深度学习模型上进行调试工作会比较困难，这是因为问题不在于数据或者理论框架而是在于模型的编码知识中。要使模型进入最终状态，你需要：
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是大多数 AI 从业者比较熟悉的概念。它是一种在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别，当然，嘿嘿，初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢？那么今天咱们就把这样的问题解决了！
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
这篇文章最开始投给我的时候，没有引起太多的重视，但是看了内容之后，真是被里面的细节吸引了。
使用谷歌OR-工具的数学优化指南 图片由作者提供，表情符号由 OpenMoji(CC BY-SA 4.0) 线性编程是一种优化具有多个变量和约束条件的任何问题的技术。这是一个简单但强大的工具，每个数据科学家都应该掌握。 想象一下，你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位：️剑客，弓箭手，和马兵。 骑士比弓箭手更强，而弓箭手又比剑客更强。下表提供了每个单位的成本和力量。 图片由作者提供 现在我们有1200食物，800木材，600黄金。考虑到这些资源，我们应该如何最大化我们的军队
当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？
了解SVM之前，先让我们来思考一个问题，有下图所示的两类样本点，我们需要找到一条直线（一个平面）来把这两类样本点区分开，在图中可以看到有很多条直线都满足条件，但是哪条直线的分类效果更好呢？
通过以上的管理动作，团队通常都能正常运转起来：输入目标->目标对齐->项目/团队管理->目标达成。但是对于管理者主要的工作内容其实还是执行，并没有深入参与目标的制定与输出。
然后我们还可以仔细再观察一下这个序列，就像刚才发的这张图片一样，这个序列其实是两种类型的事物之间交替出现的一个过程。一种类型就是State，另一种类型是Action，所以其中的这个状态或者说事物跳变有两种形式，一种形式就是从S到A，就是说我们现在有了State，那么我们需要下一个状态是Action。还有一种情况是我们现在的有了Action那么下一个状态又要跳到S，也就是说有这么两种过渡的形式，如果我们想把整个序列的过程说清楚，那么就要把这两种变换的过程也去把它说清楚。
调优内存 找到：catalina.sh JAVA_OPTS="-Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8-server -Xms1024m -Xmx1024m -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewSize=512m -XXermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+DisableExplicitGC" 调整堆大小的的目的是最小化垃圾收集的时间，以在特定的时间内最大化处理客户的请求。 角色参考：https://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/host-manager-howto.html java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 可以判断是堆内存溢出；根据 java.lang.StackOverflowError 可以判断是栈溢出；根据 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 可以判断是方法区溢出等。 参考链接：https://gitbook.cn/books/5ad3405a1b0f9f64ea5f7758/index.html#writeCommentDiv https://gitbook.cn/books/5b6ee92eb8469638412c8b35/index.html
性能调优就是对计算机硬件、操作系统和应用有相当深入的了解，调节三者之间的关系，实现整个系统（包括硬件、操作系统、应用）的性能最大化，并能不断的满足现有的业务需求。这就是我们说的性能调优，客官你懂了嘛？
作者：tobynzhang 腾讯PCG算法工程师 |导语 关于各类损失函数的由来，很多地方，如简书、知乎都有相关文章。但是很少看到统一成一个体系的阐述，基本都是对一些公式的讲解。实际上这一系列的损失函数都是有一整套数学体系的，可以互相推导互相转化的。作者特地做了一些整理，水平有限，方便读者查阅。水平有限，大佬勿喷，感激不尽~ 一、概述 各类有监督算法的本质其实都是在于：用样本观察值去估计随机事件的实际分布。举个例子，推荐算法，其实就是使用观察到的用户行为，如点击行为，去估计用户点击这个随机事件的实际
今天要读一篇 Amy Greenwald 的论文《Correlated-Q Learning》，先记一下论文中的基础概念，然后再去深入解读。
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