移动测试-金融行业解决方案-低调大师

移动测试-金融行业解决方案

2017-08-01 634

MQC为金融行业提供量身定制的移动测试服务，具备低成本、高可用、安全合规的特性。帮助金融客户持续改善APP质量，提升资产价值。

一、MQC金融行业专项解决方案面向的客户

客户案例

二、MQC金融行业专项解决方案能提供的服务

1、上传图片自动化

自动上传指定图片到相册
自动选择相册图片

需求场景：

股票开户，上传身份证
上传头像

2、随机密码键盘

基于图像识别
自动识别随机数字

需求场景：

登录、支付场景

3、弱网测试

模拟弱网环境
wifi/2g/3g网络模拟

需求场景：

弱网环境支付功能验证
弱网环境用户友好性测试

4、私有云

移植MQC整套测试服务
安全性保证

需求场景：

银行、证券
手机厂商

金融：混合应用场景

身份证自动上传、随机密码键盘识别

对金融App的弱网络测试、身份证上传验证、随机键盘输入等场景针对性优化解决，进行全面应用检测，极大提高测试效率

移动测试金融行业解决方案能够

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不是你无法入门自然语言处理（NLP），而是你没找到正确的打开方式

〇、序之前一段时间，在结合深度学习做 NLP 的时候一直有思考一些问题，其中有一个问题算是最核心一个：究竟深度网络是怎么做到让各种 NLP 任务解决地如何完美呢？到底我的数据在 NN 中发什么了什么呢？并且，不少的 terms like：词向量、word embedding、分布式表示、word2vec、glove 等等，这一锅粥的名词术语分别代表什么，他们具体的关系是什么，他们是否处于平级关系？出于对知识结构追求完整梳理的强迫症的老毛病，于是不停地查资料、思考、keep revolving…… 然后就感觉有一点小进展了。想到，不如将个人对其的理解，无论对错，先拿出来跟peer分享下，或许能交换出更有意义的东西呢？整篇文章的构架是按照属于概念在逻辑上的先后大小顺序，一层一层一级一级地往下剖析、比较、说明。另外说明下，here整

2017-08-02

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深度学习之经典卷积神经网络的技术浅析 | 硬创公开课预告

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是人工神经网络的重要分支，目前已经成为语音和图像识别领域的一大研究热点。特别是在图像识别领域，由于其特有的权值共享网络结构，大大降低了模型复杂度，减少了权值数量，因此可以直接将多维图像作为输入数据展开训练，有效避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。逐本溯源，卷积结构最早出现于 1984 年的神经认知机（NeoCognitron）。发展到 1998 年，诞生了第一代经典卷积神经网络 LeNet，但随着支持向量机 SVM（Support Vector Machine）的出现，卷积神经网络一度归于沉寂。后来，随着 ReLu（Rectified Linear Units）和 Dropout 等激活函数的提出，以及 GPU 和大数据带来的历史机遇，卷积神经

2017-08-02

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Apache Tomcat

Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。