- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏测试学习之路
利用loadrunner开发Windows Sockets协议脚本
函数 用lrs_receive函数 函数介绍 lrs_startup 函数功能：初始化WinSock DLL 函数原型： int lrs_startup( int version ); Complete association accept lrs_accept_connection server Receive/Send recv/send lrs_receive/ lrs_send recvfrom /sendto lrs_receive/ lrs_send client and server lrs_send 函数功能：发送数据 函数原型： int lrs_send( char 函数发送超时默认10秒，可通过lrs_set_send_timeout设置发送超时时间。 2）lrs_send发送数据成功，并不代表服务器接收成功。 默认的超时时间为10秒，可用lrs_set_recv_timeout 或lrs_set_recv_timeout2函数进行设置。
1K10发布于 2021-03-14 - 来自专栏授客的专栏
Loadrunner 脚本开发-利用loadrunner开发Windows Sockets协议脚本
用lrs_receive_ex函数 ? ? 用lrs_receive函数 ? Complete association accept lrs_accept_connection server Receive/Send recv/send lrs_receive/ lrs_send recvfrom /sendto lrs_receive/ lrs_send client and server lrs_send 函数功能：发送数据 函数原型： int lrs_send( char 函数发送超时默认10秒，可通过lrs_set_send_timeout设置发送超时时间。 2）lrs_send发送数据成功，并不代表服务器接收成功。 默认的超时时间为10秒，可用lrs_set_recv_timeout 或lrs_set_recv_timeout2函数进行设置。
1.3K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏架构驿站
【开发基础】LoadRunner Sockets编程函数汇总
基础函数 lrs_accept_connection 接受侦听套接字连接 lrs_close_socket 关闭打开的套接字 lrs_create_socket 初始化套接字 lrs_disable_socket 禁用套接字操作 lrs_exclude_socket 重播期间排除套接字 lrs_get_socket_attrib lrs_receive 接收来自套接字的数据 lrs_receive_ex 接收来自数据报或流套接字的数据（具有特定长度） lrs_send 将数据发送到数据报上或流套接字中 lrs_get_user_buffer 获取套接字的用户数据的内容 lrs_get_user_buffer_size 获取套接字的用户数据的大小 lrs_set_send_buffer 在典型的会话期间，将录制下列函数顺序： lrs_startup 初始化 WinSock DLL lrs_create_socket 初始化套接字 lrs_send
66460编辑于 2022-03-25 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
关于 protobuf 在网络传输中数据丢失问题解决方案
stdio.h> #include "msg.pb.h" #include <string> using namespace std; int main() { login_request lrs ,reply; lrs.set_id(12345678); lrs.set_pwd(12345678); string str = lrs.SerializeAsString() ,reply; lrs.set_id(12345678); lrs.set_pwd(12345678); string str = lrs.SerializeAsString() ,reply; lrs.set_id(12345678); lrs.set_pwd(12345678); string str = lrs.SerializeAsString() ,reply; lrs.set_id(12345678); lrs.set_pwd(12345678); string str = lrs.SerializeAsString()
74810编辑于 2021-12-17 - 来自专栏互扯程序
性能测试准备些什么？
Sockets脚本编写流程： 建立socket连接：lrs_create_socket(“socket0”, “TCP”, “RemoteHost=172.16.5.2:2906”, LrsLastArg ); 组装报文、发送报文： lrs_set_send_buffer(“socket0”, (char *)cOut1, strlen(msgbyte4)/2); lrs_length_send( “socket0 ”, “buf0”, 0, LrsLastArg ); lrs_set_recv_timeout(150, 0); lrs_set_recv_timeout2(149,0); lrs_receive_ex (“socket0”, “buf1”, “NumberOfBytesToRecv=20”, LrsLastArg); lrs_get_last_received_buffer(“socket0”,&BufVal , &intGetLen); 断开socket连接： lrs_close_socket(“socket0”); 脚本调试： 设置Iteration Count调整迭代次数；设置参数及取值方式；执行并打印日志
81810发布于 2020-02-11 - 来自专栏授客的专栏
loadrunner 运行场景-命令行运行场景
利用脚本创建场景，打开Controller，Results->Results setting，设置为每个场景执行自动创建结果目录(防止覆盖结果)，然后保存场景D:\ 目录下，分别命名为Scenario1.lrs ，Scenario2.lrs ? :\Program Files (x86)\HP\LoadRunner\bin" echo %lr_path% %lr_path%\Wlrun.exe -TestPath "D:\Scenario1.lrs " -Run %lr_path%\Wlrun.exe -TestPath "D:\Scenario2.lrs" –Run 说明： 一次仅可以开启一个Controller lr_path为lr的安装目录
95710发布于 2019-09-12 - 来自专栏架构驿站
【性能工具】LoadRunner多场景顺序执行
bin\" %M_ROOT%\wlrun.exe -TestPath "D:\Program Files\MI\Mercury LoadRunner\scenario\Test\TestScen_1.lrs -Run %M_ROOT%\wlrun.exe -TestPath "D:\Program Files\MI\Mercury LoadRunner\scenario\Test\TestScen_2.lrs -Run %M_ROOT%\wlrun.exe -TestPath "D:\Program Files\MI\Mercury LoadRunner\scenario\Test\TestScen_3.lrs \_pplive_com.lrs" -Run echo %time% cscrīpt //nologo %temp%\tmp$$$.vbs %LR_PATH%\wlrun.exe -TestPath \_cartoon.lrs" -Run echo %time% cscrīpt //nologo %temp%\tmp$$$.vbs %LR_PATH%\wlrun.exe -TestPath "E:
74250编辑于 2022-03-25 - 来自专栏新智元
Meta开源像语言识别系统，模型识别唇语翻译6种语言，本地部署人人可用
通过匹配LRS3-TED中的转录和TED2020中的源句，研究人员从机器翻译语料库TED2020中找到了这些会谈的人工翻译。 然后将匹配的LRS3-TED示例与TED2020中相应的目标句子配对，以获得翻译标签。 研究人员对开发集和测试集示例采用精确文本匹配，以确保最佳准确性。 然后，通过去除标点符号和小写来规范TED2020和LRS3-TED文本。 最后，在两个语料库之间进行精确文本匹配。 对于TED2020中没有匹配的LRS3-TED训练集示例，研究人员从机器翻译模型M2M-100 418M中获取伪翻译标签，该模型采用默认的解码超参数法。 他们获取原始录音的视频轨迹，并将处理过的视频数据与音频数据对齐，形成视听数据，与LRS3-TED类似。 虽然mTEDx中的所有音频数据都已转录，但其中只有一个子集进行了翻译。
95810编辑于 2023-09-09 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
pytorch学习率下降策略
base_lr * self.gamma ** (self.last_epoch // self.step_size) for base_lr in self.base_lrs * self.gamma ** bisect_right(milestones, self.last_epoch) for base_lr in self.base_lrs ): return [base_lr * self.gamma ** self.last_epoch for base_lr in self.base_lrs = len(optimizer.param_groups): raise ValueError("expected {} min_lrs, got {}".format( len(optimizer.param_groups), len(min_lr))) self.min_lrs = list(min_lr
1.3K10发布于 2021-01-29 - 来自专栏单细胞天地
2022空间转录组分析02-stLearn 空间临近通讯
= st.tl.cci.load_lrs(['connectomeDB2020_lit'], species='human') print(len(lrs)) # Running the analysis /s9.lr_chord_plot.jpg') plt.close() lrs = data.uns['lr_summary'].index.values[0:3] for lr in lrs: # st.pl.lr_cci_map(data, 'cell_type', lrs=None, min_total=100, figsize=(20,8)) plt.savefig('. ['lr_summary'].index.values[0:11] st.pl.lr_cci_map(data, 'cell_type', lrs=lrs, min_total=100, figsize /s11.cci_map.jpg') plt.close() lrs = data.uns['lr_summary'].index.values[0:3] for lr in lrs[0:3]:
2.9K10编辑于 2022-03-14 - 来自专栏软件小生活
完美解决 ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax
sql语句： CREATE TABLE 'lrs_audit_rule_package'( 'id' BIGINT(20) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键 ; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near ''lrs_audit_rule_package 修改后： CREATE TABLE `lrs_audit_rule_package`( `id` BIGINT(20) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键'
59.9K41发布于 2021-08-16 - 来自专栏授客的专栏
网络基础 Windows控制台下Ftp使用简介
binary 设置文件传输方式为二进制模式，加快传输速度*/ 200 类型设置为 I. ftp> put /*从本地主机传送指定文件到ftp服务器用户目录下*/ 本地文件 d:\testscript1.lrs d盘*/ : ftp> put testscript1.lrs 200 PORT 命令成功 . 150 文件状态正常; 准备启动数据连接 226 正在关闭数据连接; 文件传输成功完成. 说明：结果，把D盘目录下的testscript1.lrs传到了ftp服务器的用户根目录F:\ftp下，所以按这个情况来看，事先最好先定位要上传文件所在本地目录 ftp> put c:\test.txt lcd命令， ftp> ls 200 PORT 命令成功 . 150 文件状态正常; 准备启动数据连接 . .. myfile test test.txt testscript1.lrs " 为当前目录 ftp> ls 200 PORT 命令成功 . 150 文件状态正常; 准备启动数据连接 . .. myfile test test.txt testscript1.lrs
1.3K10发布于 2019-09-12 - 来自专栏自学气象人
Pytorch实现15种常用学习率调整策略(自定义学习率衰减)
lr_lambda) def get_lr(self): lr = [] for lmbda, base_lr in zip(self.lr_lambdas, self.base_lrs lr.append(base_lr * lmbda(self.last_epoch)) return lr def step(self): self.base_lrs = [group['initial_lr'] for group in optimizer.param_groups] self.last_epoch += 1 lrs = self.get_lr() for param, lr in zip(self.optimizer.param_groups, lrs): param['lr'] = lr = self.get_lr() for param, lr in zip(self.optimizer.param_groups, lrs): param['lr'] = lr
5.8K20编辑于 2023-09-06 - 来自专栏单细胞天地
COVID-19患者恢复阶段的单细胞免疫图谱
有趣的是，与ERS患者相比，LRS患者的B细胞、NK和T细胞更多，但骨髓细胞却较少。 结果表明，在COVID-19患者的外周血中，髓样细胞增加，而NK和T细胞减少，并且ERS和LRS患者之间的免疫细胞组成有所不同。 ? HCs和COVID-19患者之间单核细胞亚群的差异显著 在ERS患者中，经典CD14 ++ 单核细胞（M1）的比例高于HCs，但在LRS患者中这一比例基本正常。 在LRS患者中，随着时间的推移，扩增的B细胞的差异基因显着降低 ? 接下来为了研究COVID-19患者中BCR的独特变化和偏好基因，文章比较了COVID-19患者和HCs中VDJ基因的使用情况。 在LRS COVID-19患者中，DC可能产生IL-18，TNFSF13和TNFSF13B来促进B细胞的增殖，然后在血液中分泌许多抗体。同时还会产生IL-7以促进T细胞的增殖。
1.2K20发布于 2020-07-01 - 来自专栏AI智韵
MiniCPM，能被斯坦福抄袭究竟有何魅力？我们一起看看论文吧！
对于数据扩展，我们引入了一种Warmup-Stable-Decay（WSD）学习率调度器（LRS），这有利于持续训练和领域适应。我们对WSD LRS中出现的引人入胜的训练动态进行了深入分析。 在训练方法领域，先前的研究已经深入探讨了不同的学习率调度器（LRS）（Howard＆Ruder，2018；Raffel等，2020；Hundt等，2019），其中余弦学习率调度器（Cosine LRS） 使用WSD LRS进行有效数据扩展。通过WSD LRS，我们可以持续训练语言模型至极端收敛。为了进一步展示将固定大小的模型训练至收敛的潜力，我们将持续训练的语言模型与模型在40N数据上进行比较。 B 关于WSD LRS的额外说明 B.1、不同LRS的学习率范式 在本文中，我们描述了三种LRS（学习率调度器），即Cosine ，CosineLoop 和 。 B.2 拟合数据缩放定律 在本节中，我们描述了使用WSD LRS进行继续训练时拟合的数据缩放定律。图16中的每个点都是WSD LRS中不同结束步骤的衰减阶段的结束点。
97910编辑于 2024-10-22 - 来自专栏算法与编程之美
探索不同学习率对训练精度和Loss的影响
不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法 在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表：lrs 新增的代码（学习率的遍历，画图）： lrs = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]for i in range(len(lrs)): optimizer=torch.optim.SGD (net.parameters(), lr=lrs[i],momentum=0.5)lens = len(Train_Acc_list)b = int(lens/4)plt.subplot(2,2,1)
82530编辑于 2023-08-22 - 来自专栏AllTests软件测试
LoadRunner-总结（一）
bin\" %M_ROOT%\wlrun.exe -TestPath "C:\Program Files\Mercury\LoadRunner\scenario\Scenario1_whole_new2.lrs bin\" %M_ROOT%\wlrun.exe -TestPath "D:\Program Files\MI\Mercury LoadRunner\scenario\Test\TestScen_1.lrs -Run %M_ROOT%\wlrun.exe -TestPath "D:\Program Files\MI\Mercury LoadRunner\scenario\Test\TestScen_2.lrs -Run %M_ROOT%\wlrun.exe -TestPath "D:\Program Files\MI\Mercury LoadRunner\scenario\Test\TestScen_3.lrs
72520编辑于 2022-07-25 - 来自专栏Reinvent Data Science
手把手教你使用 Towhee 进行 fine-tune
linear from towhee.trainer.utils.plot_utils import plot_lrs_for_config training_config.lr_scheduler_type = 'linear' plot_lrs_for_config(training_config, num_training_steps=100, start_lr=1) linear 的 lr_scheduler cosine training_config.lr_scheduler_type = 'cosine' plot_lrs_for_config(training_config, num_training_steps from towhee.trainer.utils.plot_utils import plot_lrs_for_scheduler from torch import nn import torch 所以我们使用 plot_lrs_for_config() 来绘制 config 中的 lrs，我们发现两个数字是一样的。这意味着我们已经正确配置它了。
1.8K40编辑于 2023-01-10 脚本更新---高精度（Xenium、CosMx）的邻域通讯分析
expression')axes[1].set_title(f'Cell CXLC12 expression')plt.show()LR Permutation Testlrs = st.tl.cci.load_lrs (['connectomeDB2020_lit'], species='human')print(len(lrs))st.tl.cci.run(grid, lrs, min_spots
20020编辑于 2025-11-29- 来自专栏大数据文摘
AI本质也是复读机？阿里和浙大联合推出读唇模型，中英双语实时复述
研究人员分别使用LRS2和CMLR数据集在上述模型中训练，LRS2数据集中包含45,000条来自BBC的句子音频，而CMLR，来源于中国网络电视网，是包含100,000条以上自然语言句子的最庞大的普通话唇语语料库 LIBS通过红色区域分析唇语 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1911.11502.pdf 句子越长，读得越准确 LIBS的研究团队发现，模型在使用过短句子（如LRS2数据集）进行预训练时得到的结果不大理想 然而，一旦模型使用最大长度为16个单词的句子进行预训练，解码器由于获得了语境层的知识，对LRS2数据集的句末解码质量有了显著提高。
95330发布于 2019-12-18
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号