lr_eval_string 返回脚本中一个参数当前的值 Returns the string argument after evaluating embedded parameters.一般都用在调试脚本时输出参数的值。 lr_save_string ——Saves a null-terminat
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2017-06-13 11:07:00
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一、事务函数：lr_end_sub_transaction标记子事务的结束以便进行性能分析。lr_end_transaction标记
原创
2022-07-20 06:52:30
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要学习loadrunner性能测试，所以整理了一下录制脚本中可能使用到的脚本函数使用方法。因为字数太多，个人不喜欢分篇发布，所以直接用附件，需要的就下载附件吧。
原创
2012-08-09 13:14:42
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1. web_url（）一般get请求使用这个2. web_submit_form（）自动检测当前页面是否存在form，如果存在则将后面ITEMDATA数据进行传送3. web_submit_data（）-------推荐此设置无需前面的页面支持，直接发送给对应页面相关数据。隐藏表单中的数据也会被记录下来作为ITEMDATA数据提交给服务器。4. web_custom_request（）当请求比较
原创
2019-06-16 13:10:03
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lr_start_transaction为性能分析标记事务的开始
lr_end_transaction为性能分析标记事务的结束
lr_rendezvous在 Vuser 脚本中设置集合点
lr_think_time暂停 Vuser 脚本中命令之间的执行
lr_end_sub_transaction标记子事务的结束以便进行性能分析
lr_end_transaction标记 LoadRunner 事务
原创
2021-07-29 09:24:57
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lr_continue_on_error函数
void lr_continue_on_error ( int value );value指的是错误等级
原创
2006-07-04 21:46:45
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LR的推导LR逻辑回归是一种监督学习分类算法，其实现了给定数据集到0,1的一种映射。给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中(xi,yi)表示第i个样本，其中，xi=(xi1,xi2,...,xin)，即每个数据有n个特征，类别y={0,1}，要求训练数据，将数据分成两类0或1。假定xi的n个特征为线性关系，即：
1. lr_eval_string("{name}") 把变量name中的值取出来 lr_output_message("个数为%d", atoi(lr_eval_string("{count123}"))) atoi 转化为数字 2. lr_output_message("姓名为%s：", lr_ ...
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2021-09-11 18:22:00
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LR基础学习_脚本信息函数Action(){ //脚本信息函数。 //lr_whoami:返回Vuser的ID，组名称，场景ID信息。/* int id,scid; char *vuser_group; lr_whoami(&id,&vuser_group,&scid); l...
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2015-05-06 09:45:00
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一.函数（1）函数简介什么是函数 函数是为实现某个功能而创建的程序,可以直接调用。 函数也是一个对象，函数用来保存一些可执行代码，并在需要时，可以直接执行。 注意：函数名不能以数字开头，（可以包含，字母，数字，下划线） 函数的创建 ‘’’ def 函数名(): 代码块 例如: def ln(): print(‘我的第一个函数’) ‘’’ ln是函数对象，ln()是调用函数（2）函数的参数形参和实参
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2023-08-15 16:02:52
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LR
原创
2021-07-29 09:21:32
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在LoadRunner中查找和替换字符串 为LoadRunner写一个lr_save_float函数 LoadRunner中调用SHA
原创
2022-07-20 06:51:05
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lr_start_timer：函数的功能：为了计算时间更加精确，可以用这个函数去掉LR自身的检查点所浪费的时间。如text check and image timeAction(){double time_elapsed;merc_timer_handle_t timer;web_url("4879...
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2015-05-06 11:31:00
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LR中的损失函数在线性回归中损失函数的推导是根据一个假设——若误差是独立同分布，那么根据中心极限定理可以知道这个误差服从均值为0，它的方差为，则可以得到进一步的推导到对数似然函数，也就是损失函数：更详细的推导与代码可以看我之前的博客：从线性回归到梯度下降法详细笔记 交叉熵损失函数对于线性回归模型，我们定义的代价函数是所有模型误差的平方和。理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义。假设一共有
去今日头条面试没有答上来，回来自己想了想，查了查，把解释写出来，不一定合理。首先，逻辑回归是一个概率模型，不管x取什么值，最后模型的输出也是固定在（0,1）之间，这样就可以代表x取某个值时y是1的概率这里边的参数就是θ，我们估计参数的时候常用的就是极大似然估计，为什么呢？可以这么考虑比如有n个x，xi对应yi=1的概率是pi，yi=0的概率是1-pi，当参数θ取什么值最合适呢，可以考虑
LR 求最好的w,b可以产生Training Data，定义 f_w,b=P_w,b(C1|X) 为对于一个实例类标签为C1的概率 其似然函数就是将所有的 f_w,b相乘 交叉熵用来度量 p 分布和 q 分布有多接近 ...
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2021-10-05 20:47:00
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LR脚本中常用函数使用介绍
原创
2021-07-29 09:26:46
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点击“确定”后：如何修改已经创建好的关联规则：
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2015-05-18 11:33:00
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逻辑回归概述分类技术是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大部分的问题属于分类问题。解决分类的算法也有很多种。如：KNN，使距离计算来实现分类；决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类。这里我们要展开的是Logistic回归，这是一种很常见的用来解决二元分类问题的回归方法，它主要是通过寻找最优参数来正确地分类原始数据。基本原理逻辑回归（Logistic Regression，简称L
在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3]，初略地分可以分为：模型，参数 和 目标函数。（此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree）一、模型和参数 模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi。我们比较常见的模型如线性模型（包括线性回归和logistic regression）采用二、目标函数：损失 + 正则模型和参数本身指定了给定输入我们如
