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建议像我这样最开始未接触过的,还是先从简单录制开始.录制完之后,分析测试脚本,再学习,再自己根据需要编写测试脚本. 第一:录制. A.    B. 选择需要录制的exe的目录 ,填写完后点击ok. C.系统会自动调用exe,开始进行录制状态. D.操作录制完后,点击stop按钮.查看录制脚本,和发送buf如下: 第二:直接写测试脚本. A. action内脚本如下: #include "lrs.h" Action(){ int c=0; int sum=0; int ret; //第一…
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍…
以下是测试脚本Demo: #include "lrs.h" Action() { char * resultCode;//结果代码 char * time; //系统时间 char * errorInfo; int rc; lr_start_transaction("事物"); //设置socket连接超时时间 lrs_set_connect_timeout(, ); rc=lrs_create_socket("socket", "TC…
SpringBoot 2.x 整合ElasticSearch的demo 1.配置文件application.yml信息 # Tomcat server: tomcat: uri-encoding: UTF-8 max-threads: 1000 min-spare-threads: 30 port: 8088 context-path: /lion-admin # DataSource spring: data: elasticsearch: cluster-name: elasticsearc…
明代思想家王阳明提出了"知行合一",谓认识事物的道理与在现实中运用此道理,是密不可分的一回事.我以为这样的中国哲学话语,对于学习者来说,极具启发意义,要细细体会.中华文明源远流长,很多做人做事的道理,孕育其中,需用心体会,并学以致用. 以"知"促"行".以"行"促"知".知行合一.--The unity of Inner knowledge and action. 在chapter 3 中提供了一个很好的实…
最近项目待压测的服务端协议使用的是java的Netty框架开发,而传输的业务数据使用了google protobuf进行序列化,然后通过tcp数据流与客户端通讯.这一次的压测脚本决定使用LR的java脚本来写,一直以来LR中使用java写脚本使用的并不多,但现在公司项目主要使用的是java语言,所以也打算保持技术的一致性,测试相关的也尽量使用java了. 找了些LR下写的java压测脚本的例子,然后自己使用基本的java io API实现了Demo,看起来貌似并不复杂,然而与服务端进行调试时并没…
嵌套循环 Action() { int i,j; ;i<=;i++) { ) beark; else lr_output_message("i=%d",i); ;j<=;j++) { ) break; else lr_output_message("j=%d",j); } } } 运行结果 虚拟用户脚本已从 : -- :: 启动 正在开始操作 vuser_init. Windows 版 LoadRunner 的 Web Turbo 重播; 内部版本 (A…
序言 : 在看过<自己实现编译器链接器>源码之后,最近在看<编译器设计>,但感觉伪代码还是有点太浮空.没有掌握的感觉,也因为内网几乎没有LR(1)语法分析器生成器的内容,于是我就自己做了一个LR(1)语法分析器生成器.这个生成器除部分代码借鉴了<编译器设计>这本书有上的一些伪代码之外,其他皆为自己写的,可能不是那么完美,但也具有一些借鉴作用.在这里我会将我的思路以及实现代码全部都放在这个贴上. 说明 : 语法分析器生成器被称为编译器中的编译器,其方便快捷的特点使得在语法…
官网:  http://echarts.baidu.com/index.html 通过一个简单的小Demo介绍echart的使用:demo均亲测可以运行 demo1: 1.新建一个echarts.html文件,为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom. <!DOCTYPE html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title> </head> &…
何为梯度下降,直白点就是,链式求导法则,不断更新变量值. 这里讲解的代码为李宏毅老师机器学习课程中 class 4 回归展示 中的代码demo   Loss函数 python代码如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # y_data = b + w * x_data x_data = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 60., 208., 606.] # 10 个数 y_dat…