JMeter学习（十四）JMeter函数学习（转载）

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强化学习(十四) Actor-Critic

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic…

<转>jmeter（十五）函数助手

jmeter作为一个开源的性能测试工具,作用还是蛮强大的,找到一篇对jmeter中函数助手解释蛮详细的一篇博客,感觉不错,转载过来,希望对大家有所帮助. 由于时间和版本问题,其中有些内容和排版我做了修改和重新整理,使其更符合最新的jmeter版本. 原文地址:http://blog.csdn.net/fanjeff/article/details/46873159 一.使用jmeter函数助手启动jmeter后,可以在JMeter的选项菜单中找到函数助手对话框(快捷键:Ctrl+Shift+F…

Scala学习十四——模式匹配和样例类

一.本章要点 match表达式是更好的switch,不会有意外调入下一个分支如果没有模式能够匹配,会抛出MatchError,可以用case _模式避免模式可以包含一个随意定义的条件,称做守卫你可以对表达式的类型进行匹配;优先选择模式匹配而不是isInstanceOf/asInstanceOf 你可以匹配数组,元祖,样例类的模式,然后匹配到不同部分绑定到变量在for表达式中,不能呢匹配的情况会被安静的跳过样例类是编译器会为之自动二.更好的switch var sign=... val…

SIGAI深度学习第四集深度学习简介

讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用大纲: 机器学习面临的挑战特征工程的局限性机器学习算法的瓶颈为什么选择了神经网络深度学习的基本思路深度学习的诞生历程深度学习得以发展的因素典型的网络结构深度学习的发展现状在机器视觉中的应用在语音识别中的应用在自然语言处理中的应用在推荐系统中的应用深度强化学习简介本集总结机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算…

JMeter学习（四）参数化（转载）

转载自 http://www.cnblogs.com/yangxia-test JMeter也有像LR中的参数化,本篇就来介绍下JMeter的参数化如何去实现. 参数化:录制脚本中有登录操作,需要输入用户名和密码,假如系统不允许相同的用户名和密码同时登录,或者想更好的模拟多个用户来登录系统. 这个时候就需要对用户名和密码进行参数化,使每个虚拟用户都使用不同的用户名和密码进行访问. 一.准备脚本,测试数据 1.录制一个脚本(可以用badboy工具录制),在jmeter中打开,找到有用户名和密码的页…

Jmeter(二十四) - 从入门到精通 - JMeter函数 - 中篇（详解教程）

1.简介在性能测试中为了真实模拟用户请求,往往我们需要让提交的表单内容每次都发生变化,这个过程叫做参数化.JMeter配置元件与前置处理器都能帮助我们进行参数化,但是都有局限性,为了帮助我们能够更好地进行参数化,JMeter提供了一组函数来帮助我们参数化生成需要的数据,这些函数可以函数助手面板来进行编辑.当然函数助手的功能不仅仅是做参数化,还能帮助我们运算.字符编码格式转换.获取运行时参数等功能.下面宏哥介绍和分享一下函数助手中的函数. JMeter提供了很多函数,如果能够熟练使用,可以为脚本…

十四、Android学习笔记_Android回调函数触发的几种方式广播静态对象

一.通过广播方式: 1.比如登录.假如下面这个方法是外界调用的,那么怎样在LoginActivity里面执行登录操作,成功之后在回调listener接口呢?如果是平常的类,可以通过构造函数将监听类对象传入即可.但是在Activity中不能传递监听对象,所以考虑使用广播来实现. public void login(final LoginOnClickListener listener) { Intent intent = new Intent(context, LoginActivity.clas…