lr 自带的例子,如何进行关联,通过代码的函数进行实现

本文详细介绍了如何在webTours中进行参数关联并解决回放时出现的错误,通过添加自定义函数和调整脚本实现成功操作。

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本篇主要介绍如何来进行把参数进行关联,首先对web tours进行设定

如下图

点击“administration”j进入跳转页面,如下图所示

勾选第三项,下拉下方,点击“update”按钮,

关闭浏览器即可,

然后利用lr进行录制脚本,主要的动作是,进入主页,输入jojo 密码输入bean,点击登录,然后点击“sign off”按钮即可,回放一遍,这时候就会出现错误

而这时候扫描关联,关联下方的表格中没有任何条目,这时候我们可以到脚本视图里来进行编写脚本,具体代码如下

 web_reg_save_param ("WCSParam_Diff1",
    "LB=userSession value=",
    "RB=>",
    "Ord=1",
    "RelFrameId=1.2.1",
    "Search=Body",
     LAST);(这个函数是外加的)


"Name=userSession", "Value={WCSParam_Diff1}", ENDITEM,(这行是需要修改的,value值那里设定上面那个函数里的参数)

 

下面贴出整个代码

Action()
{
    web_reg_save_param ("WCSParam_Diff1",
    "LB=userSession value=",
    "RB=>",
    "Ord=1",
    "RelFrameId=1.2.1",
    "Search=Body",
     LAST);

    web_url("WebTours",
        "URL=http://localhost:1080/WebTours/",
        "Resource=0",
        "RecContentType=text/html",
        "Referer=",
        "Snapshot=t1.inf",
        "Mode=HTML",
        LAST);

    lr_think_time(17);

 
    web_submit_data("login.pl",
        "Action=http://localhost:1080/WebTours/login.pl",
        "Method=POST",
        "RecContentType=text/html",
        "Referer=http://localhost:1080/WebTours/nav.pl?in=home",
        "Snapshot=t2.inf",
        "Mode=HTML",
        ITEMDATA,
        "Name=userSession", "Value={WCSParam_Diff1}", ENDITEM,
        "Name=username", "Value=jojo", ENDITEM,
        "Name=password", "Value=bean", ENDITEM,
        "Name=JSFormSubmit", "Value=on", ENDITEM,
        "Name=login.x", "Value=58", ENDITEM,
        "Name=login.y", "Value=8", ENDITEM,
        LAST);

    web_image("SignOff Button",
        "Alt=SignOff Button",
        "Snapshot=t3.inf",
        LAST);

return 0;
}

然后在回放一遍,就可以搞定啦!

 

生活啊生活,想起了一些往事,想起了一些往人,不知道你们心里是否还记得我这个人,嘿嘿,努力努力,再努力一点点!

转载于:https://www.cnblogs.com/woxiangxintj/p/4392879.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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