dev（Developmentenvironment）：开发环境，外部用户无法访问，开发人员使用，版本变动很大。sit(SystemIntegrationTest)：系统集成测试，开发人员自己测试流程是否走通。test：测试环境，外部用户无法访问，专门给测试人员使用的，版本相对稳定。fat(FeatureAcceptanceTestenvironment)：功能验收测试环境，用于软件测试者测试使用uat(UserAcceptanceTestenvironment)：用户验收测试环境，用于生产环境下的软件测试者测试使用。pre：灰度环境，外部用户可以访问，但是服务器配置相对低，其它和生产一样，外
这几天在看有关ABSA论文的代码，而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。查看了网上对于一些博客以后，对于模型的这三个评价指标有了一个新的认识，因此在这里我写出了自己的认识。1.混淆矩阵提到召回率，准确率，精确率和F1值，我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢？一个关于预测值和真实值得一个矩阵。（Tips：为了方便理解，下面会以一个二分类问题作为讲解）这个句子的情感是不是积极的实际值（1：积极，0：不积极）预测结果是否正确你是sb啊！01×你是sb吧！00√你是sb吗？00√你真棒啊！11√你真棒棒！11√你可
这几天在看有关ABSA论文的代码，而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。查看了网上对于一些博客以后，对于模型的这三个评价指标有了一个新的认识，因此在这里我写出了自己的认识。1.混淆矩阵提到召回率，准确率，精确率和F1值，我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢？一个关于预测值和真实值得一个矩阵。（Tips：为了方便理解，下面会以一个二分类问题作为讲解）这个句子的情感是不是积极的实际值（1：积极，0：不积极）预测结果是否正确你是sb啊！01×你是sb吧！00√你是sb吗？00√你真棒啊！11√你真棒棒！11√你可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
文章目录一、使用示例二、参数含义三、常见的scoring取值1.分类、回归和聚类scoring参数选择2.f1_micro和f1_macro区别3.负均方误差和均方误差一、使用示例importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoretarget=odata["target"]X=odata.drop(columns="target")clf=svm.SVC(kernel='linear
文章目录一、使用示例二、参数含义三、常见的scoring取值1.分类、回归和聚类scoring参数选择2.f1_micro和f1_macro区别3.负均方误差和均方误差一、使用示例importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoretarget=odata["target"]X=odata.drop(columns="target")clf=svm.SVC(kernel='linear
Postman中的Pre-requestScrip详解一、Pre-requestScrip的简介1、Pre-requestScript是在请求发送之前需要执行的代码片段；2、请求参数中包含随机数或者请求中包括一个时间戳，或者请求参数需要加密，都需要在该标签页下添加脚本。二、Pre-requestScrip的使用1、加密请求（1）如果接口信息需要加密，选择Pre-requestScripts标签，在Pre-requestScripts中请求一个加密接口，然后将获得加密后的数据设为环境变量 2、获取当前日期、时间戳等（1）在pre-requestscript标签页下面编写如下脚本，在接口请求参数中
Postman中的Pre-requestScrip详解一、Pre-requestScrip的简介1、Pre-requestScript是在请求发送之前需要执行的代码片段；2、请求参数中包含随机数或者请求中包括一个时间戳，或者请求参数需要加密，都需要在该标签页下添加脚本。二、Pre-requestScrip的使用1、加密请求（1）如果接口信息需要加密，选择Pre-requestScripts标签，在Pre-requestScripts中请求一个加密接口，然后将获得加密后的数据设为环境变量 2、获取当前日期、时间戳等（1）在pre-requestscript标签页下面编写如下脚本，在接口请求参数中
内置的pytest.mark.parametrize装饰器可以用来对测试函数进行参数化处理。下面是一个典型的范例，检查特定的输入所期望的输出是否匹配：test_expectation.pyimportpytest@pytest.mark.parametrize("test_input,expected",[("3+5",8),("2+4",6),("6*9",42),])deftest_eval(test_input,expected):asserteval(test_input)==expected装饰器@parametrize定义了三组不同的(test_input,expected)数据，
