概述 Selenium是一款免费的分布式的自动化测试工具，支持多种开发语言，无论是C、 java、ruby、python、或是C# ，你都可以通过selenium完成自动化测试。本文以一个简单的小例子，简述C# 利用Selenium进行浏览器的模拟操作，仅供学习分享使用，如有不足之处，还请指正。 涉及知识点 要实现本例的功能，除了要掌握Html ，JavaScript，CSS等基础知识，还涉及以下知识点： log4net：主要用于日志的记录和存储，本例采用log4net进行日志记录，便于过程跟踪和问题排查，关于log4net的配置和介绍，之前已有说明，本文不做赘述。 Queue：队列

KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法，供大家参考，具体内容如下 最简单的分类算法，易于理解和实现 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。 注意 该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义，一般选取k<30 距离一般用欧氏距离，即​  通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类 代码如下： ## 导入鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() data = iris.data[:, :2] target

dbeaver数据库工具

转载请注明出处：https://editor.csdn.net/md?articleId=104839136 文章目录主成分分析（PCA）Sklearn库中PCA一、参数说明（Parameters）二、属性（Attributes）三、方法（Methods）四、示例（Sample）五、参考资料（Reference data） 主成分分析（PCA） 主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征(新的坐标系)。这k维特征称为主元，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-

主板C7329_P8B75-M_LE使用说明书

@python,sklearn,svm,遥感数据分类,代码实例 python_sklearn_svm遥感数据分类代码实例 （1）svm原理简述 支持向量机（Support Vector Machine，即SVM）是包括分类（Classification）、回归(Regression)和异常检测(Outlier Detection)等一系列监督学习算法的总称。对于分类，SVM最初用于解决二分类问题，多分类问题可通过构建多个SVM分类器解决。SVM具有两大特点：1.寻求最优分类边界，即求解出能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面，这是SVM的基本思想；2.基于核函数的扩维变换，即通过核

流形学习算法Matlab代码实现，通过三种算法将三维图像降维到二维图像，利用K近邻构造数据图，Isomap最短路径使用Dijkstra算法。

这是个人对selenium.webdriver写的一些常用操作的二次封装，也就相当于重写了，不再使用自带的框架，用自己写的框架完成。这样的话使代码更简洁，用自己的思想完成代码的编写。 首先在根目录下创建子目录名为Common作为公用数据，名字随自己取，在Common目录下创建basepage.py和dir_config文件。（关于这两个py文件要用来做什么，后面有说到） 首先我们打开dir_config文件 看名字就可以很清楚的看到这是要干什么。 logs_dir = os.path.join(base_dir,“OutPuts/logs”) （至于为什么要这么写，我不做介绍了，这

流形学习算法之一，具有较强的数据挖掘能力，能够用于模式识别。 流形学习算法之一，具有较强的数据挖掘能力，能够用于模式识别。

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