PFMC PFMC-LR

本次实验,是在自己的电脑上使用APMServ5.2.6部署Discuz2.X论坛下,对该论坛的数据库MySQL5.1进行性能测试的,下面讲述LoadRunner在设计场景时,如何利用siteScope工具监控MySQL数据库性能: 一.在网上下载siteScope 我在网上搜了很久,发现siteScope软件的下载资源很少,毕竟它是收费的,想找个破解版,不过还是有的,哈哈...但是版本旧了点siteScope7.9.5 下载地址:http://download.csdn.net/detail/y

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项

Action() { lr_start_transaction("T1"); web_custom_request("xxxxHTTPRequest", "URL=http://xxxx", "Method=POST", "Resource=0", "RecContentType=text/xml", "Referer=", "Mode=HTML"

转自:http://guanjy0129.blog.163.com/blog/static/1115494452010614113333509/ LR分析法的归约过程是规范推导的逆过程,所以LR分析过程是一种规范归约过程. LR分析法正是给出一种能根据当前分析栈中的符号串(通常以状态表示)和向右顺序查看输入串的K个(K≥0)符号就可唯一地确定分析器的动作是移进还是归约和用哪个产生式归约,因而也就能唯一地确定句柄. 其中LR(0)分析器是在分析过程中不需向右查看输入符号,因而它对文法的限制较大,然

一.LR中参数的使用 LR中参数默认使用“{}”来表示,如果想要修改,可以再General Options/Parameterization设置参数的边界字符 经常用到的函数: lr_save_string("字符串",参数名),把字符串保存为参数 void lr_save_datetime(const char *format, int offset, const char *name);把时间日期保存为参数 int lr_save_init(int value, const cha

关于录制打开IE问题 1.LR11用IE11录制脚本时能打开web页面,但是一直是0事件,也没有脚本代码; 解决方法: LR版本和IE版本兼容性问题,这个问题是我们安装环境时不注意,导致LR无法录制. LoadRunner支持的IE版本: 1.LR8.0最高支持IE6.2.LR8.1最高支持IE6.3.LR9.1最高支持IE7.4.LR9.5最高支持IE7.5.LR11.0最高支持IE8,LR11是能在Win 7环境下运行,除LR11以上版本不能再Win环境下运行.注:经常性的看到有人提出各种L

安装agent 解压linux文件后,将文件一起传到虚拟机的某个目录 Linux chmod –R 777 Linux/* cd 进入目录 ./installer.sh 按照提示操作 安装依赖包 yum whatprocides libstdc++.so.5 然后看下compat-libstdc的版本,例compat-libstdc++-XXXXXXXX yum install compat-libstdc++-XXXXXXXX 设置环境变量 vi /root/.bashrc 添加:(bash

1.什么是参数化? a) LR发送数据始终是录制记录的一种数据,为保证LR每次发送的数据都是独立的 b) 模拟接近真实数据: c) 仅一种情况不用参数化:模拟多个用户,使用同一账号和密码登 如:网页登录.用户名不能重复.密码可以重复,但是用户名和密码关联起来才能真正使用,此时用户名和密码都要参数化 d)啥样的参数可以参数化????? 需要参数化的参数一定是输入的: 该参数只会在请求的参数中找: 不是所有输入参数都要参数化,根据自己需求做参数化 ****************有些还是不太明白,等

1GBDT和LR融合 LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合. GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率预估模型(很多公司技术发展应用过,本人认为dnn才是趋势). 例如,输入样本x,GBDT模型得到两颗树tree1和tree2,遍历两颗树,每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征,在求和每个叶子*权重及时L