LR系统关联错误

本文探讨了LoadRunner(LR)中录制脚本时遇到的乱码问题,重点分析了Support选项的作用以及Convertfrom/toUTF-8设置对解决乱码的关键影响。乱码源于编码不一致,Support选项虽不影响脚本执行,但通过控制脚本是否解析UTF-8数据改变Convert设置。

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报错提示:

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原因:
录制乱码
Support:该选项和LR中录制、生成脚本时的乱码有关。
勾选Support,则LR在录制生成脚本时,会自动对服务器响应的utf-8编码的数据进行解码,转化为本地编码的脚本。
不勾选Support,则LR在录制生成脚本时,不会自动对服务器响应的utf-8编码的数据进行解码,直接将UTF-8编码的数据存为本地编码的脚本,此时就会产生乱码。

乱码问题:乱码问题的产生,本质上就是编码不一致导致的。
在LR中,乱码问题的总结如下:
脚本中是否存在乱码,对于脚本本身的执行其实是没有影响的(设置正确的情况)。
Support选项不是直接影响脚本的乱码,而是通过间接的方式影响。真正影响脚本中是否可以存在乱码的是运行时设置选项中的:Convert from/to UTF-8选项。
一旦勾选Support,则生成的脚本会解析UTF-8数据,会将Convert选项设置为1(Yes),这就意味着脚本中可以直接使用本地编码的数据。
一旦不勾选Support,则生成的脚本不会解析UTF-8数据,会将Convert选项设置为0(No),这就意味着脚本中不可以直接使用本地编码的数据。

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前置条件:
关闭自动关联
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报错结果:
录制后运行代码出错,出现乱码【原脚本出错】
手动添加关联,运行后仍然出错

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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