前言:考虑到这几种文法如果把具体内容讲下来肯定篇幅太长,而且繁多的符号对初学者肯定是极不友好的,而且我相信看这篇博客的人已经对这几个文法已经有所了解了,本篇博客的内容只是对 这几个文法做一下对比,加深大家对这几个文法的理解.更详细的细节,初学者可以看看这个课件https://files-cdn.cnblogs.com/files/henuliulei/%E7%AC%AC5%E7%AB%A0.ppt,或者其他相关的博客. 一:五种文法的演变 1.1 LL(1)文法 LL(1)文法是自上而下的分析方

最近在网上听到好多童鞋都在问如何用LR做手机性能测试,恰好自己对这方面也挺感兴趣,经过查阅很多资料,形成此文档以做备注~!如果有感觉我写的不对的地方,敬请指正,谢谢~!     其实自从LR12出来之后,大家已经可以借助android HP LoadRunner Mobile Recorder在手机上录制脚本并上传到LR12解析手机脚本(具体过程不多说,感兴趣的童鞋可自行百度),但是这种方法的缺点就是LR12不支持破解!!!     废话不多说,切入正题! 一.前提:     本次记录的前提是要

[转] 一:LR(0),SLR(1),规范LR(1),LALR(1)的关系     首先LL(1)分析法是自上而下的分析法.LR(0),LR(1),SLR(1),LALR(1)是自下而上的分析法.            自上而下:从开始符号出发,根据产生式规则推导给定的句子.用的是推导            自下而上:从给定的句子规约到文法的开始符号.用的是归约      1: SLR(1)与LR(0)的关系:            SLR(1)与LR(0):简单的LR语法分析技术(即SLR(1

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 最基本的LR分类器适合于对两分类(类0,类1)目标进行分类:这个模型以样本特征的线性组合sigma(theta * Xi)作为自变量,使用logistic函数将自变量映射到(0,1)上. 其中logistic函数(sigmoid函数为): 函数图形为: 从而得到LR的模型函数为:,其中待定. 2.算法(数学)推导 建立的似然函数: 对上述函数求对数: 做下函数变换: 通

以前真没注意过后面看某个群有人说到这个函数一查,还真有,那么处理时间戳就简单很多了,我们经常在各种网站上看到类似于这样的时间戳 51Testing软件测试网"d bLq!uR&am 做时间戳的目的是为了JS缓存和防止CSRF,在LR中可以简单的使用下面这个函数 web_save_timestamp_param 来生成时间戳   web_save_timestamp_param("tStamp", LAST); lr_output_message("%s&qu

逻辑回归算法相信很多人都很熟悉,也算是我比较熟悉的算法之一了,毕业论文当时的项目就是用的这个算法.这个算法可能不想随机森林.SVM.神经网络.GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子,可是绝对不能小看这个算法,因为它有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归的算法已经比较成熟,预测较为准确:二是模型求出的系数易于理解,便于解释,不属于黑盒模型,尤其在银行业,80%的预测是使用逻辑回归:三是结果是概率值,可以做ranking model:四是训练快.当然它也有缺点,分类较多的y都不是很适用.下

从接触LR关联的迷茫,到现在略有感悟,小记期间的一些理解. 一开始认识关联是在LR自带学习例子,需要关联session,也知道了自动关联,手动关联以及边录制边关联. 在使用关联的过程中,也学习了web协议的点滴知识.然而,对关联的认知一直停留在此. 最近又翻开书本,细细重新开了一遍,有些更深层次的认识. 关联其实是一种手段,可以将服务器返回的任何内容,通过适当的过滤,获取你所要的内容,存进参数.就像关联sessionid,通过左右边界,过滤获取到sessionid的字符串. 一般地,在需要获取服

LoadRunner中的进程与线程    1.进程与线程的区别: 进程和线程的区别是什么?进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性.进程和线程的区别在于:简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高. 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率. 线程在执行过程中与进程还是有区别的.每个独立的线程有一个程序运行的入口.顺序执行序列和

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分

在LR中录制好更改密码脚本,Controller中使用少量用户进行:单用户多迭代.多用户单迭代.多用户多迭代,运行正常,于是使用490Vuser+2iteration修改980个用户的密码,部分 Vuser因为Connection timed out.download timeout原因出错,这个时候因为用户量大,不知道究竟哪一个用户更改了密码,而哪一个用户没有更改成功. 至此,查找未更改密码的用户名,之前username参数化采用的Unique+Iteration,根据LR的参数分配规则及我的

2.2.自定义函数以及调用 2.2.1.虚拟用户编程,使用C# 语言DLL 在VS中建立DLL类库项目,编写函数时使用public声明:实现函数后编译生成DLL: 在LR中建立 .Net Vuser脚本工程, 1.手动增加dll的配置,将附加的DLL文件放入bin\references目录下,打开scripts.csproj文件,增加节点引入DLL:或者 2.使用vs2005打开(.Net3.5以下),vs自动给你增加这个dll的配置,注意用不匹配的VS打开项目时,不要对LR的工程文件进行单项升

2.LR常用函数以及调用自定义函数 2.1.LR常用函数以及对信息的判断 2.1.1. LR内部自定义函数 在LR脚本中定义变量和编写自定义函数,需将变量的声明放在脚本其他内容的上方,否则会提示[illegal statement termination] 1.编写简单函数 int sum(int a,int b)//简单的求和函数 { return a+b; } AdvSearch() { lr_message("sum = 10+2=%d",sum(9,2)); return 0;

  LR在录制程序运行的过程中,VuGen(脚本生成器) 自动生成了包含录制过程中实际用到的数值的脚本,如果你企图在录制的脚本中使用不同的数值执行脚本的活动(如查询.提交等等),那么你必须用参数值取代录制的数值,这个过程叫做参数化. 以下为参数化过程:     在编写好的脚本里面,选中要替换的字段,右键-替换为参数       新建参数后,要 创建表.才能编辑,设置相关属性         参数化过程比较简单,参数化时复杂的是对参数属性的设置.主要是以下两个属性的组合. select  next

编译原理:LL(1),LR(0),SLR(1),LALR(1),LR(1)对比 LL(1)定义:一个文法G是LL(1)的,当且仅当对于G的每一个非终结符A的任何两个不同产生式 A→α|β,下面的条件成立:SELECT( A→α)∩SELECT( A→β)=dd,其中, α|β不能同时 ε. 解释:LL(1)的意思是,第一个L,指的是从左往右处理输入,第二个L,指的是它为输入生成一个最左推导.1指的是向前展望1个符号. LL(1)文法是上下文无关文法的一个子集.它用的方法是自顶向下的(递归式的处理

位字符或数字,如果不是继续刷新,从请求角度来说应该效率很理想了. Action() { int flen; //定义一个整型变量保存获得文件的大小 long filedes; //保存文件句柄 ]="c:\\test1.jpg"; //保存文件路径及文件名 ]; web_set_max_html_param_len(");//设置页面接收最大的字节数,该设置应大于下载文件的大小 web_reg_save_param("pic", "LB=&quo

1.LoadRunner录制脚本时为什么不弹出IE浏览器? 当一台主机上安装多个浏览器时,LoadRunner录制脚本经常遇到不能打开浏览器的情况,可以用下面的方法来解决. LR11 无法弹出ie浏览器,或者ie已停止工作问题的解决方法汇总 . 1)系统属性,高级选项卡下,性能里面,单击设置按钮,修改数据执行保护为“只为关键windows程序和服务启用数据执行保护”,然后,重启: 上述方法我采用了第一个,重启后问题解决. 2)若果被测试系统在本机上,访问地址为:http://127.0.0.1:

对于异常数据,SVM比LR更好 SVM的优缺点: 优点:1.提供非常精确的分类器 2.更少的过拟合(因为有L2正则化项0.5||w||2),对噪声数据更加鲁棒(因为损失函数的原因) 缺点:1.SVM是一个二分类器,要多分类器需要采用1vs1或者1vs all ,(尼莫... 2.SVM对大规模训练样本难以实施,compute expensive ,thus run low

1,变量转参数lr_save_string("aaa","param"):将字符串"aaa"或者一个字符串变量,转变成LR的参数{param} 2,参数转变量char var[10];strcpy(var,lr_eval_string("{param}")):将参数{param}转换成C语言中的变量var 3,取值()lr_eval_string("{param}"):取出参数{param}中的值,可嵌套在

LR在录制程序运行的过程中,VuGen(脚本生成器) 自动生成了包含录制过程中实际用到的数值的脚本,如果你企图在录制的脚本中使用不同的数值执行脚本的活动(如查询.提交等等),那么你必须用参数值取代录制的数值,这个过程叫做参数化. 以下为参数化过程:   参数化过程比较简单,参数化时复杂的是对参数属性的设置.主要是以下两个属性的组合. select  next row 中有三个选项:  Sequential(顺序读取).Random(随机读取).Unique (唯一) update the val

oadrunner web_add_cookie web_add_cookie 这个的函数原来真的能过逃过登录,哈哈,这个苦苦纠结我的问题呀. 函数原型:int web_add_cookie( const char *Cookie); 其中 cookie参数列表格式添加如下:Defines the cookie to add or modify. The Cookie parameter has the following format:name=VALUE; (required) //需要添加

出现的现象: