第3讲:LRmobile http/html协议在手机应用性能测试应用三

本文介绍了一种使用LoadRunner进行参数化的方法,特别是针对中文参数的处理技巧。文章详细解释了如何处理URL中经过UTF-8编码的中文城市名,并提供了两种解决方案:一是自行编写DLL进行转换;二是利用第三方工具解码后填写。

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如果你对lr 操作比较了解的话,上面一步之后可能就会想到参数化,如果在尝试后可能就会发现有一个问题出现。如:

url=http://touch.qunar.com/flightList.jsp?startDate=2013-01-13&backDate=2013-01-16&flightType=oneWay&bd_source=qunar&backUrl=%2Fflight.jsp%3FbackUrl%3D%252F%26bd_source%3Dqunar&startCity=%e6%88%90%e9%83%bd&destCity=%E6%AD%A6%E6%B1%89",

 

通过观察我们知道这里面提交数据是通过get方式,URL传递数据的,所以在参数化的过程中需要对这里面的参数进行修改。

日期和单程往返都很好操作,问题是出发地点和目的地中文是经过编码的,这个时候怎么办呢?

几种办法解决:

1.最好是自己编写中文转utf-8的dll加载,是最好的方式。

2.如果借助其它工具好编码后,填在参数表里面。

下面我们来看一下借助工具解码后,上面URL中所包含的信息



 到这里相信大家知道怎么在这种情况下对此进行参数化了。

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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