DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种流行的聚类算法，用作预测分析中 K-means的替代。在上图中，左边的图像是未完成分类的原始数据，右边的图像是聚类的（根据数据的特征对数据进行分类）。具体而言，它通过二维点或三维点对每个高维对象进行建模，使得相似的对象由附近的点建

像我以前都是找的一些比较便宜的付费课程，免费的项目可能讲解的没那么细致，而且不懂的没有老师帮忙解答，学习进度会非常缓慢，效率比较低。我个人宁愿花钱买服务。因为开发也是能证明你的能力的，而且很多自学测试的新手编程能力弱，如果你有做过开发的项目，那这就是你面试时候的优势。基于ATX-Server的UI自动化测试框架，目前也支持运行Monkey。方法二：从一些线上课程里找开发项目，付费和免费的都可以。这

*对于单接口测试如果依赖接口只需要在测试开始执行一次，**那么可以将依赖接口的请求放在类级前置方法中，然后通过全局变量或者当前用例类属性来传递依赖数据。**对于单接口测试如果依赖接口需要在每个用例前执行，**那么可以将依赖接口的请求放在方法级前置方法中，然后通过用例对象属性来传递依赖数据**对于多接口的业务流测试，**可以将下一个接口需要依赖的数据通过当前用例类属性来传递依赖数据。