转载自 http://www.cnblogs.com/yangxia-test 由于个人在JMeter 3.0的实际应用中,脚本中的Test Plan/Sampler等元件命名都没有使用中文,所以在之前介绍Dashboard Report特性的博客(原文戳这里))成文时,没有提到关于中文的问题.之后有朋友反馈,Sampler名称为中文时,生成的报告中展示为乱码,自己测试,确实如此. 如图,脚本包含两个命名为中文的Sampler: 执行测试后,生成的Dashboard Report图表中文乱码:…

由于个人在JMeter 3.0的实际应用中,脚本中的Test Plan/Sampler等元件命名都没有使用中文,所以在之前介绍Dashboard Report特性的博客(原文戳这里))成文时,没有提到关于中文的问题.之后有朋友反馈,Sampler名称为中文时,生成的报告中展示为乱码,自己测试,确实如此. 如图,脚本包含两个命名为中文的Sampler: 执行测试后,生成的Dashboard Report图表中文乱码: 于是通过查看官方文档和源码,找到原因并进行了解决,原打算直接追加到之前那篇文章,…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十八课:资源文件 从资源文件中载入图像: 如何把图像数据保存到*.exe程序中,使用Windows的资源文件吧,它既简单又实用.   欢迎来到NeHe教程第38课.离上节课的写作已经有些时日了,加上写了一整天的code,也许笔头…

本文转载于推酷:http://www.tuicool.com/articles/BNvuEzr 在JMeter3.0之前,官方只提供在工具的UI上对测试结果部分维度的图形化展示,这对我带来了两方面的困扰: 在实际使用中,在平台中集成JMeter后需要页面展示TPS曲线,平均响应时间曲线等图表时,需要我们手动操刀摆弄如Hightcharts/Echarts等前端图表库. 要查看历史的测试结果,需要启动JMeter的图形化界面,导入保存的CSV结果,过程繁琐,并且当结果集较大时,JMeter需要耗费…

Java进阶(三十八)快速排序 前言 有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢?那就是"快速排序"啦!光听这个名字是不是就觉得很高端呢. 假设我们现在对"6 1 2 7 9 3 4 5 10 8"这个10个数进行排序.首先在这个序列中随便找一个数作为基准数(不要被这个名词吓到了,就是一个用来参照的数,待会你就知道它用来做啥的了).为了方便,就让第一个数6作为基准数吧.接下来,需要将这个序列中所有比基准数大的数放在6的右边,比基准数小的数放在6的左边,类似下面这种排…

0x1 堆叠注入讲解 (1)前言 国内有的称为堆查询注入,也有称之为堆叠注入.个人认为称之为堆叠注入更为准确.堆叠注入为攻击者提供了很多的攻击手段,通过添加一个新 的查询或者终止查询,可以达到修改数据和调用存储过程的目的.这种技术在SQL注入中还是比较频繁的. (2)原理介绍 在SQL中,分号(;)是用来表示一条sql语句的结束.试想一下我们在 ; 结束一个sql语句后继续构造下一条语句,会不会一起执行?因此这个想法也就造就了堆叠注入.而union injection(联合注入)也是将两条语句合…

1.简介 理想很丰满现实很骨感,在应用selenium实现web自动化时,经常会遇到处理日期控件点击问题,手工很简单,可以一个个点击日期控件选择需要的日期,但自动化执行过程中,完全复制手工这样的操作就有点难了.宏哥上一篇已经讲解了如何处理日历时间控件,但是对于第一种方法可能会遇到输入框是readonly的情况,那么第一种方法就不适用了,但是只要我们稍微的变通地处理一下,就又可以使用了. 2.问题 宏哥第一种方法地思路就是把它当做输入框,直接输入日期即可,想法是很美好的,但是有时候实行起来却不执行…

原文:微信小程序把玩(三十八)获取设备信息 API 获取设备信息这里分为四种, 主要属性: 网络信息wx.getNetWorkType, 系统信息wx.getSystemInfo, 重力感应数据wx.onAccelerometerChange, 罗盘数据wx.onCompassChange wxml <button type="primary" bindtap="getNetWorkType">获取网络类型</button> <butt…

生成图形化html报告: 1.从cmd 进入执行测试文件 2.执行该命令:jmeter -n -t <test JMX file> -l <test log file> -e -o <Path to output folder>…

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 前言: 本节主要是来简单介绍下stacked CNN(深度卷积网络),起源于本人在构建SAE网络时的一点困惑:见Deep learning:三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑).因为有时候针对大图片进行recognition时,需要用到无监督学习的方法去pre-training(预训练)stacked CNN的每层网络,然后用BP算法对整个网络进行fin…