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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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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# Python中的LR算法
## 前言
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最常用的分类算法之一，其主要应用于二分类问题。它使用一个线性回归模型和一个sigmoid函数，将输入映射为0和1之间的概率值，根据概率值进行分类。
在本文中，我们将介绍Python中如何使用逻辑回归算法进行分类。我们将从理论上介绍逻辑回归算法的原理，并使用Python代码实现一个简单的二分
原创
2023-09-14 03:23:31
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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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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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1、字典类的get方法是按照给定key寻找对应项，如果不存在这样的key，就返回空值None 找到当前玩家的数据： score = scores.get(name 2、用readlines把每组成绩分开来： lines = f.readlines() 再用一个字典来记录所有的成绩： scores = {} for l in lines: s = l.split() &n
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
承接上篇讲解，本文代码，讲解看上篇目标：GBDT+LR模型步骤：GBDT+OneHot+LR测试数据：iris代码：结果比较：与直接GBDT模型的比较 目标：GBDT+LR模型实现GBDT+LR模型代码，并比较和各种RF/XGBoost + LR模型的效果(下篇)，发现GBDT+LR真心好用啊。继续修复bug：GBDT和LR模型需要分开用不同的数据训练，当数据量多的时候，就能体现出差别，分开训练
# 理解 Python 中的 LR 包演算法原理
近年来，随着人工智能和机器学习的发展，理解并运用各种算法变得尤为重要。其中，LR（Logistic Regression，逻辑回归）作为一种基础的分类算法，频繁出现在许多实际应用中。本文将帮助刚入行的小白开发者们理解 Python 中的 LR 包的原理，详细介绍其实现步骤、代码以及相关理论。
## 流程概述
在实现 LR 算法之前，我们需要先
对于Python初学者来说，Python Project的结构和模块之间的调用方法难以理解和掌握。这里进行举例测试，在Python中自建模块，并由其他模块进行调用，来分析自建模块的使用方法以及出现的一些问题。1. 分析Python Project的文件层次结构这是一个Python Project，其结构如下图所示：其中每个Python文件被称为一个模块。为了便于管理和使用，可以将同种类型的多个Py
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2023-10-12 11:14:05
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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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、python的逻辑运算符数学运算符 加：+ 减：- 乘：* 除：/ 取余：%关系运算符 等于： == 不等于： ！= 小于：< 大于：> 大于等于： >= 小于等于：<=赋值运算符= &nbs
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2023-06-20 14:14:52
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【技术】毋庸置疑，Java是一门最受欢迎而且使用最广泛的编程语言，目前有超过9百万的Java开发者从事web服务的开发，Java以“编写一次，可在任何地方运行”而著称，同时这也是其大受欢迎的主要原因。和Java类似，C#也是一门拥有很多现代化特性的编程语言，很多开发者处于其安全性和稳定性，会选择C#这个平台。本文介绍了几个最优秀的Java和C#代码转换工具，希望对开发者有所帮助。1、是一款最出色和
lr_eval_string() 函数的主要作用：返回脚本中的一个参数当前的值，返回值类型：char一般多用在调试脚本时输出参数的值.具体用法如下:lr_output_message("The parameter1's value is %s",lr_eval_string("{parameter1}")),其中参数parameter1在之前已经定义了的参数lr_log_message(lr_ev
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2015-09-01 18:18:00
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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：
LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
# 如何在Python中实现逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在本教程中，我将指导你通过以下步骤来实现一个基本的逻辑回归模型。
## 实现流程
我们将逻辑回归的实现分成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
# 如何用Python实现Logistic Regression（LR）算法
## 摘要
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Logistic Regression（LR）算法。LR是一种经典的机器学习算法，常用于二分类问题。我们将通过示例代码和步骤详细解释如何实现LR算法，适合初学者入门学习。
## 流程图
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flowchart TD
A(导入数据) --
