williamfzc
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Docker is a good way to implement cross-platform. It also solved this: https://github.com/Mckinsey666/bullet/issues/2 What's more, before merging this, you would better to bind this repository to [docker hub](https://hub.docker.com/) for auto-updating....
Useful project and thanks :) For better usage experience, I added: - A setup.py for easily calling. After installing: ```bash diff2HtmlCompare file1.txt file2.txt ``` - An option for specific output...
> 之前的一个思路，但一直没有时间去落地，看看有没有有缘人或者公司有兴趣 ：） ## 背景 目前ui自动化测试的核心价值其实就是在回归测试里面校验实际表现是否出现不可预知的变化 ## 做法 - 录制一段基准视频 - cutter将视频拆成阶段（不需要后面的分类，效率也高），保存成一系列文件夹 - 回归的时候，把过程录制下来，形成目标视频 - 同样利用cutter拆成阶段 - 此时我们会有前后两组图片集，在此基础上应用进阶的图片匹配算法即可 ## 可能存在的问题 ### 效率？ 不用分类，所以不涉及keras模型之类的，效率不低 ### 准确度？ 最好将阈值调低，使得拆分出来的阶段尽可能少一点（一般来说只需要关注几个最关键的阶段） ### 图片算法指什么？ 比较的时候其实只有三种情况（假设原来是 1->2->3->4）...
https://stackoverflow.com/questions/68836551/keras-attributeerror-sequential-object-has-no-attribute-predict-classes This function were removed in TensorFlow version 2.6. According to the keras in https://keras.rstudio.com/reference/predict_proba.html#details BTW, waiting for a patch :)
目前这个工程使用的keras模型基本参照着keras官方文档中对于小型训练集的设计来的（猫狗大战，百级别） https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/legacy/blog/image_classification_using_very_little_data/ - 但实际上，通常来说我们使用的数据集要比传统的小数据集还要小很多，而且需要支持多分类； - 这也导致了在部分情况下模型的适应性较差，而一味增加epochs并不一定能解决问题； - 在这种情况下，我们希望我们内置的模型是足以满足大部分常见场景的、具备更强通用性的； 从现在收集到的数据来看： - 3-4类别 - 训练集每类别 10-20 张 https://github.com/williamfzc/stagesepx/blob/master/stagesepx/classifier/keras.py 你可以通过继承 KerasClassifier 后修改里面的 模型设计部分来改善模型 一些相关链接（持续补充到这里）： - https://blog.csdn.net/qq_16564093/article/details/104070119 thanks！
- see #129 for some practice guide - still much more than it should be
开发维护至今，很开心能得知，已经有不少团队将该工具落地到实际项目中，其中不乏来自各大厂的业务团队们。这也是开源项目的意义之一。 而随着应用范围的逐渐增大，不可避免会暴露出一些新的问题，诸如现有功能无法满足特定场景需要。在团队内部，我们也正在尽可能地去覆盖更多的需要，挖掘业务需求。但受限于人力，项目很难在一开始就面面俱到。 我们已经提供了 [一份完善的落地文档+例子](https://github.com/williamfzc/work_with_stagesepx) 用于落地过程指引，未来会持续完善。 在落地过程中有意见与建议的团队，欢迎通过 issue 或下列方式联系到我们： - 邮箱：[email protected] - QQ：178894043 如果由于各种原因，你们选择了放弃这个方案，我们也希望各位不吝留下建议，帮助我们把这个工具做得更好。：）