本文关注于一个实施自动化测试框架的组织的主要方面和影响。本文的意图是提供一些能够成功的实施自动化测试的指导方针。　1.简介本文关注于一个实施自动化测试框架的组织的主要方面和影响。本文的意图是提供一些能够成功的实施自动化测试的指导方针。2.测试自动化的神话有很多关于自动化测试的神话。其中的一些是真实的，而其他的一些是不正确的设想，这些不正确的设想会严重的威胁到实施自动化测试的成功。本文将向大家介绍几种我们面临的主要几种关于测试自动化的神话：2.1.我们在时间上是紧迫的－项目已经落后了－让我们使用自动化测试吧！这种情况将不能成为现实。实际上，正确的思想应该是－我们时间急迫－我们决不应该使用自动化测

讨论区 需要帮忙？ 还是只是想问一个问题？ 在此仓库上！ 如果您在Mac或Linux上安装研讨会时遇到问题，请查看此指南 NodeSchool组织者可以进行讨论。 如果您想创建自己的NodeSchool讲习班，请查看 。 目录： ， ， ， ：，， ， ，解决， ：，，，， 有问题时： :backhand_index_pointing_right: :backhand_index_pointing_left: 一般来说 1-友善 所有研讨会和所有讨论均由志愿者完成，不能保证所有问题都能得到解答。 如果您仅提供负面反馈而不是建设性批评，那么您的问题很可能会被关闭而没有任何回应。 2-公开 不要直接通过电子邮件向研讨会的作者发送电子邮件，请使用公共讨论论坛（“问题”）进行所有交流，这样您的问题和得到的任何答案都会使其他所有人受益。 3-耐心点 人们可能需要一两天才能在这里回复。 请不要连续发送多封邮件，这不会帮助您更快地回答问题。 4-非英语也可以！ 如果您不能很好地阅读或英语，最好用母语再写

本文来自36kr，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多热门的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强

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