前几天尝试用loadrunner初试了一下性能测试,对于如何选择数据.生成数据后如何分析很是迷惑,刚刚翻看一篇网友的博客,很有条理,特此记录一下,以供参考 转自: http://liriguang.iteye.com/blog/684641 http://www.tuicool.com/articles/EBFryq 一.对于并发用户的数据选择 1.2.5.10.20.30.50.100.150.200.500.1000 二.压力测试结果的指标选择: 吞吐量.请求等待时间.请求处理时间 Time…

多级数据选择操作在开发中是常见的操作,比如选择行业信息时,一般有个大类,每个大类下边又包含很多小类,本文简单实现了弹出窗口一级一级选择功能. 本文博客出处:http://www.kwstu.com/ArticleView/admin_201392163458545 转载请注明! 一.效果图: 二.页面代码 <script src="../../Content/Js/selectlist.js"></script> <script src="../…

在数学中,有一些数据选择的内容.举个例子来说,有这样一组数据:1.2.3.4.现在我们打算从中挑选出1个数据,那么有几种选择呢?结果应该是1.2.3.4:那么如果挑选2个数据呢,怎么选呢?那么结果应该是12.13.14.15.以此类推,我们还能挑选出3个数据.4个数据的情况. 那么,在程序上面应该怎么表示呢?其实可以使用递归的方法.请大家和我一起计算一下: 如果需要从1.2.3.4中挑选两个数据,那么是不是先从1开始,然后再2.3.4中挑选一个数据,这样可以有12.13.14三种情况.接着呢,我…

根据Survey of Data-Selection Methods in Statistical Machine Translation的总结,MT中的数据选择分类图如下: 使用场景 数据使用的场景决定了选择什么样的数据,及该方法要解决什么问题. Improve Quality:Domain Improvement.Unhelpful Data Reduction.Noise Reduction Limited Resources:Training Resources.Deployment R…

本篇介绍HFun.快速开发平台的另一项系统常用功能:系统数据或参数选择,主要应用在表单录入中信息的选择,如类别,编号等.先贴出本系统实现的页面效果: 如上图所示,系统中将参数的选择统一展现为该方式,开发人员可通过后台的配置添加自己想要实现的数据选择对象,系统中该功能主要实现的功能有: 1.开发人员或系统运维人员可通过系统配置工具调整数据选项参数,可增.删.改选择对象,实现0编码即可创建数据选择对象,并对配置信息进行有效性验证. 2.通过系统配置工具可定义待选项数据,也可定义默认的已选项数据. 3…

如果我们测试时在一个页面中存在多条数据元素名称一致但是我们要选择第一条? 示意图: 方法一 driver.find_element_by_css_selector('.article-list/div[1]').click() 方法二 获取页面上所有这个元素选取第一个values[1] 方法三 driver.find_element_by_css_selector('.article-item-box csdn-tracking-statistics').click() #直接选择这个元素,页面…

UIPickerView开发一般选择区域或者分级数据的时候会使用到,类似于前端中用到树状结构,不过PC上一般都是从上到下的分级,使用UIPickView是从左到右实现,可以动态的设置UIPickView中中行列数据,将结果显示在文本输入框里,简单的定义一下数据源.通过声明协议捕获事件,展示结果,比较简单,进入正题. 页面布局 页面布局比较简单,一个UIPickerView,一个文本框: 头文件中的声明,实现了UIPickerViewDelegate,UIPickerViewDataSource协…

pandas中有三种索引方法:.loc,.iloc和[],注意:.ix的用法在0.20.0中已经不建议使用了 import pandas as pd import numpy as np In [5]: dates = pd.date_range("20170101",periods=6) df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=["A","B",&quo…

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 引言 上一篇文章我们介绍如何在 Pandas 一些基础的查看数据的操作,但是官方更推荐我…

链表排序讲解: head指针指向链表的头结点,是找到整个链表的唯一依据,如果head指针丢失,整个链表就找不到了. head存储的是第一个节点的地址,head->next存储的是第二个节点的地址:  任意一个节点p的地址,只能通过它前一个节点的next来求得. 单向链表的选择排序图示: ---->[1]---->[3]---->[2]...---->[n]---->[NULL](原链表) head   1->next  3->next  2->next…