很多小伙伴可能會有這樣的困擾——多年未曾聯(lián)系的好友你給他發(fā)消息確發(fā)現(xiàn)不是好友。這就是對方把你刪了，這時候你留著這個聯(lián)系方式也沒什么用，但是好友一多你就不知道哪些是刪了你好友的。這時候我們就可以使用appium自動化幫我們處理這個問題了，接下來這篇文章我們就來介紹如何用appium自動化進行微信刪除好友檢測吧?。ㄐ枰猻elenium自動化測試框架的支持）
Python防止stdout.readline()凍結程序的方法有哪些？在我當前的程序中，我使用子處理程序啟動服務器。?Popen()? 和繼續(xù)閱讀從粗壯使用 ?readline()?。但是，當它卡在讀線上，直到出現(xiàn)新行。這是不好的，因為我需要能夠執(zhí)行其他代碼，而等待服務器輸出。有什么辦法可以阻止這種情況發(fā)生嗎？
在pytorch中的矩陣拼接有兩種方式：torch.cat()和torch.stack()。這種方式都是用來拼接矩陣的。那么torch.cat與torch.stack有什么區(qū)別呢？接下來這篇文章告訴你！
我們知道，有理數(shù)不是數(shù)的終點，有理數(shù)之外還有實數(shù)和虛數(shù)，虛數(shù)和實數(shù)可以組成復數(shù)。復數(shù)是科學運算中常用的到的數(shù)學概念,而python是科學運算中常用的編程語言，所以python對科學運算的支持是很好的（將復數(shù)內置在了標準庫中，可以直接使用）。接下來就讓我們來看看python復數(shù)表示和復數(shù)運算是怎么操作的吧。
學習機器學習必然會學習到線性代數(shù)（里面的矩陣），因為不管是numpy還是tensor，又或者是torch，它們的數(shù)據(jù)結構和運算方式都類似于矩陣。然而有些函數(shù)我們是不太熟悉的，今天我們就來介紹一下pytorch矩陣拼接的函數(shù)——cat()和pytorch矩陣降維的函數(shù)——squeeze()吧。
在面試中，有些算法問題是比較常問到的，比如今天要介紹的Top K算法。這個算法的需求是，有一個數(shù)組（列表）中有n個數(shù)，求其中最大的k個數(shù)，這是一種快速排序算法的變種，雖然我們可以直接用排序進行解決，但算法表現(xiàn)并不理想，接下來這篇文章我們就來介紹一下使用二分法進行python求最大的k個數(shù)吧！
mnist是一個簡單的計算機視覺數(shù)據(jù)集，它包含了各種手寫數(shù)字圖片。是很多學習機器學習的初學者第一個接觸到的數(shù)據(jù)集。但是有一部分的小伙伴反應Keras在mnist數(shù)據(jù)集載入的時候會出現(xiàn)報錯的問題，這里小編就這一問題進行一個解決方案的介紹：
在日常工作中我們可能會需要將兩個excel的內容合并在一起，通常我們可以手動進行操作。但是學了自動化測試的我們怎么可能甘于平凡？接下來我們就來介紹怎么用python操作excel來合并excel文件吧。
有些小伙伴在安裝pandas的時候出現(xiàn)了一些錯誤導致pandas安裝不上。今天小編帶來一個pandas安裝報錯的案例和解決方案，如果小伙伴也遇到了相似的錯誤可以嘗試一下對應的解決方案看看能不能解決問題。
