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Appium 定位方法例子（4）
这是一个攻坚战，来首战斗音乐助兴 有朋友留言反应定位不到元素，没错，船长也为这个一直在头疼，我用的App是原生安卓+webService+h5类型的，定位虽然没问题，但是在进行操作的时候各种不通过 ……真的很头疼啊……我这里说的“操作”是指例如：清空输入框、输入用户名之类的，但是定位是没问题的。 我想给大家写一些实用性强的，因为网上搜到的全是用计算器做例子，原因就在这——定位和操作不复杂，写起来轻松加愉快… 让船长再研究一下安卓原生和h5混合的App该怎么弄… 还要感谢@小麦苹果大神的指点哈
91840发布于 2018-05-18 - 来自专栏全栈程序员必看
Selenium系列4-元素定位
（定位单个元素）或find_elements（定位多个元素）方法来定位元素。 Selenium元素定位常用API 在工作中我们常用的元素定位API一共有8种，我们先来了解以下6种，xpath和css_selector我们在后面的文章中单独学习 通过id定位 说明 当所定位的元素具有 说明 当所定位的元素具有id属性时，我们可以使用by_name来定位该元素，name一般情况下在当前页面中不是唯一的。 说明 当所定位的元素具有class属性时，我们可以使用by_class_name来定位该元素，class属性一般为多个值。 说明 by_link_text通过超文本链接上的文字信息来定位元素，一般专门用于定位页面上的超文本链接。
95510编辑于 2022-07-12 - 来自专栏技术篇
IP地址定位的精准度都要看哪些指标？
IP地址定位的精准度都要看哪些指标？一般分为两个方面，第一个公共指标分为2种：汇聚率（统计产品的定位率）和误差距离（统计产品的准确度）。测试方法一般会有2种情况，位置已知和位置未知。 在位置已知的情况下，提供定位结果与实际位置之间的距离（即误差距离）；在位置未知的情况下，提供的定位结果之间的距离。 为了充分地了解IP地理位置定位产品的特性，引入4项自定义指标，分别是精度、覆盖半径、准确度和一致性。下面进行详细的阐述。 公共指标 对IP地理位置定位产品而言，2个公共指标：汇聚率和误差距离，其说明如表1。 图片 自定义指标 图片
80620编辑于 2022-10-17 机器人定位误差衡量新指标：重叠位移误差
一种更有用的衡量机器人定位误差的方法测量从不同相机视角得出的位置估计之间的位移，有助于强化对导航至关重要的局部一致性。 定位需要精确到什么程度才能确保轨迹规划可行？在今年的智能机器人与系统国际会议（IROS）上，我们发表了一篇论文，认为现有的衡量SLAM误差的指标并不适合导航问题。 着眼局部，影响全局下面的例子说明了为什么传统的SLAM指标对于导航目的来说并不理想。 右图显示了不同定位误差指标的曲线图。注意，ODE 关注地图一致性，在轨迹估计的不连续处（第100步）和轨迹自身不完全相交的区域（第40步和第220步）有明显的峰值。 而使用其他指标时，局部不一致性则更难推断。此处为配图：展示不同误差指标的对比，ODE清晰反映了局部不一致性ODE 衡量了定位的地图一致性，这是传统指标所不能提供的。
8310编辑于 2026-03-24- 来自专栏运维之路
事中故障处理（4）故障定位
故障恢复指恢复业务连续性的应急操作，很多故障是在不断尝试验证解决恢复的动作，所以故障恢复环节与故障定位环节有一定的交叠，或在这两个环节之间不断试错的循环，即故障恢复操作可能和故障诊断是同时，也可能是诊断之后或诊断之前 4.恢复后信息传递 虽然从MTTR角度看，恢复通常以技术指标的恢复为判断条件，但是在实际的故障处置过程中，恢复结束的判断条件通常是验证与信息通报。 验证包括技术验证与业务验证。 技术验证指从技术角度验证故障的恢复情况，比如基于日志、服务状态、数据库流水等方式，理想情况下建议围绕系统建立关键的运行指标，借助关键指标辅助技术验证。 结束 注：“3.4 事中处置”另外3个环节内容链接： 1.故障发现、故障响应 2.故障定位
1.9K31发布于 2021-10-08 - 来自专栏自动化测试实战
Jmeter性能测试 -4 MySQL重点监控指标
使用最大的连接数 show global status like 'Max_used_connections'; # 线程连接数 show global status like 'Threads%'; 4、
88720编辑于 2022-04-12 - 来自专栏Banber可视化云平台
如何用指标分析维度精准定位可视化图表？
如何确立指标分析维度？ 下图展示了数据分析常用的4个维度，我们在选定指标后，就需要确认：我们的各个指标主要想给大家展示什么，更进一步的讲，是我们想通过可视化表达什么样的规律和信息。 联系：数据之间的相关性 分布：指标里的数据主要集中在什么范围、表现出怎样的规律 比较：数据之间存在何种差异、差异主要体现在哪些方面 构成：指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何 接下来将依次介绍常用可视化图表类型 ，分析其适用场景和局限，确立指标分析维度，从而帮助大家精准定位自己所需的可视化图表。 箱线图就能很清晰的表示出上面的几个指标以及变化。 图表效果简单、直观，给人感觉就是有操控感展现某个指标的完成情况。 ?
4.6K30发布于 2021-03-15 - --主内容区--> </body> 4、吸顶盒导航和常见左右吸附效果(粘性定位) 由于粘性定义目前只有火狐和Safari浏览器支持，但是这种效果在实际企业开发中必用。 内容如下： HTML/HTML5，CSS/CSS3，JavaScript，真实企业项目开发，云服务器部署上线，从入门到精通 PC端项目开发（1个） 移动WebApp开发（2个） 多端响应式开发（1个） 共4大完整的项目开发来自专栏艾编程
CSS固定定位与粘性定位4大企业级案例
前面两篇文章为大家详细讲解了相对定位与绝对定位的应用场景和案例。如果想了解的可以在公众号里面查看去看。本小节我们学习下固定定位与粘性定位的应用场景和案例。 fixed 固定定位 相对于浏览器窗口进行位置调整 sticky 粘性定位 是基于用户的滚动位置来定位。 固定定位 相对于浏览器窗口进行定位，其它与绝对定位的特性一致。 --data-src放着对应的视频地址-->
2.2K30编辑于 2022-12-11
UWB定位产品开发爬坑记录-4
简单的说时隙管理，就是将基站的时间分成不同的时间段，然后将标签分配到对应的时间段，这样就避免了标签无序发送产生的冲突，提高系统容量；
「经验」指标异动排查中，3种快速定位异常维度的方法
解决痛点：指标异动归因，各维度均有变化，如何快速定位最有可能出现问题的维度？ 00 序言 上一期，小火龙和大家分享了一种相对通用的「指标异动排查思路」，不知是否对你有所帮助。 本期会接着上期的内容，在排查问题的过程中，解决遗留的第一个问题「如何快速定位异常维度」。 有的小伙伴可能会有疑问： 什么是定位异常维度？ 定位异常维度与指标异动排查有什么关系？ 由此可见，指标变化分歧较大的维度，更有可能是异动问题的本质。 下面会和大家分享三种之前应用过的方式，快速定位分歧维度。各方式均有一定适用场景，大家可以参考比较，并在实际工作中给予应用。 4、方法劣势 劣势1：卡方检验的频数只能以整数形式出现，相对指标不可用。 劣势2：由于维度变化存在波浪效应，不同维度下的指标，很难源于同一分布。 劣势3：不适合进行分布差异的量化。 4、方法劣势 劣势1：样本权重需要手动干预，设置的是否合理，对结果有影响。 劣势2：无法给出维度的量化变化程度。
学习笔记：分析公司市值的4个基本指标
最近学习了分析公司内在价值的基本指标，主要包括市净率、市盈率、市销率、PEG这4个指标。今天对这4个关键指标进行一些学习总结，包括这4个指标的具体含义，以及如何用于对比分析公司的内在价值。 其中静态市盈率是根据每年年报的净利润算的，在下一年年报发布之前不会更新，因此时效性较差；动态市盈率使用这一年的预估净利润，其可靠性不足；滚动市盈率使用滑动窗口的形式取最近4个季度的净利润，其时效性和可靠性都有所保障 ，是参考价值最大的市盈率指标。 因此，市盈增长比率将公司未来的盈利增长率增加到指标中，其等于市盈率除以盈利增长速度（比如预期未来3年每年的利润都比前一年增长20%，则用市盈率除以20），是用来衡量当前股价和该股票未来的成长性是否匹配的指标 总结 通过上面介绍的4个指标，可以对不同公司的股价和公司内在价值情况进行一个初步分析。但是，每个指标都不能单独使用，而要结合多个指标一起去分析，也要结合企业的业务情况、大环境来综合分析。
在MT4上使用双线MACD指标源码
MACD指标是股票交易中经典的一款技术分析指标，该指标由两条曲线和柱线组成。 基本用法：MACD金叉：DIFF由下向上突破DEA，为买入信号。MACD死叉：DIFF由上向下突破DEA，为卖出信号。 DEA在盘整局面失误率高，配合RSI及KDJ指标可以适当弥补缺点。 效果如下： 源代码： #property copyright "Copyright 2021,EATrader." version "1.00" #property strict #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 4 #property indicator_plots 4 //--- plot DIF #property indicator_label1 "DIF" #property indicator_type1 "Macd-" #property indicator_type4 DRAW_HISTOGRAM #property indicator_color4 clrAqua #property indicator_style4
4步走，搭建好用的数据指标体系
4、业务流程/业务流程，有啥数据记录？ 很多同学面对具体业务，不知道该怎么梳理指标，本质上是对业务不熟悉。即使不问“销售运营指标体系”，而是问： “销售卖的是啥呀？” “销售目标客户是谁呀？” 一个都答不上来，那还咋梳理指标。懂业务是第一位要求，了解业务场景后，可以一步步开始梳理。 第二步：清晰业务目标 业务目标是业务最关心的东西，也决定了指标体系的主指标是啥。 数据采集，得优先保证主指标有采集；指标体系的展开，也优先展示主指标的产生过程。 在业务方的心中，业务目标是很清晰的。因此可以直接沟通。 比如销售运营工作，常见的主指标有： 1、销售目标达成→指标：销售收入（金额） 2、销售业绩增量→指标：销售收入增长率 3、销售队伍稳定性→指标：整体离职率/A级离职率 4、特定客户开发数量→指标：整体离职率 第三步：梳理业务流程 业务流程是主要数据来源，指标体系首要任务是反馈业务流程情况。有了主指标以后，要结合业务流程，梳理出过程指标。有了过程指标，才能解释主指标为什么低，为什么高。 还拿销售运营举例。
信息熵的4个量化指标的R代码实现
d50.index(b3) [1] 0.5 > d50.index(1:100) [1] 0.5 > d50.index(1:1000) [1] 0.5 > d50.index(c(1,2,2,2,3,4) 总结 上面我写的4个公式里面只有基尼系数计算必须输入的是数值，或者把非数值变量取频数后再进行计算。而且仅仅是只有基尼系数是越大，贫富差距越大，多样性越差。其它的数值都是越小多样性越差。
4步走，搭建好用的数据指标体系
4、业务流程/业务流程，有啥数据记录？ 很多同学面对具体业务，不知道该怎么梳理指标，本质上是对业务不熟悉。即使不问“销售运营指标体系”，而是问： “销售卖的是啥呀？” “销售目标客户是谁呀？” 一个都答不上来，那还咋梳理指标。懂业务是第一位要求，了解业务场景后，可以一步步开始梳理。 第二步：清晰业务目标 业务目标是业务最关心的东西，也决定了指标体系的主指标是啥。 数据采集，得优先保证主指标有采集；指标体系的展开，也优先展示主指标的产生过程。 在业务方的心中，业务目标是很清晰的。因此可以直接沟通。 比如销售运营工作，常见的主指标有： 1、销售目标达成→指标：销售收入（金额） 2、销售业绩增量→指标：销售收入增长率 3、销售队伍稳定性→指标：整体离职率/A级离职率 4、特定客户开发数量→指标：整体离职率 第三步：梳理业务流程 业务流程是主要数据来源，指标体系首要任务是反馈业务流程情况。有了主指标以后，要结合业务流程，梳理出过程指标。有了过程指标，才能解释主指标为什么低，为什么高。 还拿销售运营举例。
【CSS】定位 ② ( 静态定位 | 相对定位 )
一、静态定位 ---- CSS 中的 静态定位 是 默认的定位方式 , 就是无定位 , 设置该定位方式 , 定位盒子不生效 ; 为盒子模型 设置 静态定位 模式 , 该 盒子模型 就会按照标准流的方式 摆放布局 , 没有任何 边偏移 的效果 ; 在 使用 定位 时 , 几乎不适用 静态定位 ; 二、相对定位 ---- 相对定位 是 盒子模型 相对于 其在 标准流中的位置 设置的 ; 如 : 盒子模型 在标准流 中 , 原来的位置是 (0 , 0) , 设置了相对定位 , 就是 相对于原来的位置 (0, 0) 进行 边偏移 后的位置 ; 下面的示例中 , 盒子模型的初始位置是 在浏览器的 左上角 ( DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>相对定位</title> <style> div { = 定位模式 + 边偏移 */ /* 定位模式 : 相对定位; */ position: relative; /* 顶部偏移量 100 像素 */ top: 100px;
RAG评估指标：指标之旅
由于这些缺点，NLP 社区探索了更高级的外在指标来解决这些问题。基于模型的指标内在指标和 N-gram 指标的一个显著缺陷在于它们没有利用语义理解来评估生成内容的准确性。 似乎基于 GPT 的评估器，如 G-Eval，可能在与人类判断的相关性方面比 UniEval 更强（仅在基于 GPT-4 的评估器上下文中）。然而，必须考虑到显著的成本差异。 UniEval 是一个 8 亿参数的模型，而 GPT-4 估计拥有巨大的 1.76 万亿参数。我们坚信 G-Eval-4 的轻微优势不足以证明其显著增加的成本是合理的。 TopK 解码，我们选择顶级候选者，重新分配概率，并随机抽样一个 token（top k 值为 4）。 对比解码，应用惩罚以鼓励选择过程中的多样性（penalty_alpha=0.6，topk=4）。图7 - 使用 UniEval 进行的解码策略基准测试根据先前的研究，最有效的方法是对比解码。
好指标与坏指标
下层基础决定上层建筑，写出一个好的度量值的前提是有好的指标设计。什么样的指标才是好指标呢？ 这是一个很重要的问题，你设计的指标是评价一段时间的发生值，还是某一时点值? ? 前天出版社的编辑老师告诉我新书的第一批库存快卖光了，要开始加印。让我在关注销售册数的同时又加入了一个库存量指标。 显然销售册数是时间段指标，库存量是时间点指标。 ? 对于时间段指标通过日期表可以得到年、季度、月、周的对应值，并且利用时间智能函数可以轻松求得环比、同比等等，这并不难。 基本的思路就是把指标拆解成流入和流出，再分别求累计至今的发生值。 ? 以上是目标管理的SMART原则，也可以作为判断指标好坏的参考。简而言之，能够解决问题的就是好指标。
分布式应用的 4 个核心可观测性指标
我们还假设有一个时间序列数据库，如 Prometheus 或 InfluxDB，用于存储我们的指标数据。 指标类型 我们应该能够从两个角度查看数据点：影响数据和因果数据。影响数据表示识别谁受到影响的信息。 我们的服务器作为 HTTP 响应发出的任何 5xx（甚至 4xx）都应该被标记和计数。即使我们已经考虑到的情况，例如捕获的异常，也应该受到监视，因为它们仍然代表非理想状态。 4、饱和度 除此之外，我们还应该跟踪每个微服务的内存使用情况、CPU 使用情况、磁盘读/写和可用存储。 它还确定了理想的性能指标应该是什么。 Google 写了整本关于站点可靠性的书，这是任何开发人员的必读之书。
科普，gps北斗需要4颗才能完成定位授时功能
科普，gps北斗需要4颗才能完成定位授时功能GPS 是英文Global Positioning System（全球定位系统）的简称，而其中文简称为“球位系”。 所以需要4个这样的公式，来求解这4个未知数。 也就是说，需要4颗卫星，提供（x1,y1,z1) (x2,y2,z2) ( x3,y3,z3) ( x4 ,y4,z4)才能求解接收机坐标x y z。 所以为什么是4颗卫星才能定位，而不是3颗。 这时候就有人说了，干嘛要四颗卫星呢，三颗不就够了吗？想想还蛮有道理的，三个球面，交汇于一点，不就可以定出接收机所在的位置了吗？ 这就是我们所想象的三颗卫星可以定位的情形。
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