LoadRunner 一参多用

本文探讨了LoadRunner中参数化与变量运用的优化策略,通过两种方法实现参数化并有效利用变量,提高脚本管理和适用性。重点介绍了参数化文件的合理使用与变量赋值操作,为LoadRunner脚本编写提供了实用指南。

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LoadRunner参数化后的值在脚本中多处位置引用(LoadRunner 一参多用)

 

LoadRunner的参数化给了我们很多便利,但是当一个脚本中同一个值出现多处,并且值都是一致的。这个时候,我们参数化的话,是否需要把这些数全部参数化呢?!

 

方法一:

使用同一参数化文件,把脚本中出现的值一一参数化(使用不同的参数名),最后关联到同一个参数文件。

记住:每个参数在参数文件中要拥有单独的一列,虽然所有的列内容都相同。

 

方法一,很直接很简单,但是不利于管理和维护,脚本的适用性也较差,因此我们试试第二种方法。

 

方法二:

思路:只参数化一个参数,将这个参数的值赋值给变量,然后将该变量运用到脚本的其他地方。那么参数每个值都会出现在统一出现在脚本的其他地方。

很简单,两个函数就搞定了。

 

char emailP[];

//定义数组存参数值

strcpy(emailP,lr_eval_string("{email}"));

//参数{email}, 将内容传到emailP变量。这个变量不能直接用,是指针类型,一用估计就报内存溢出。

lr_save_string(emailP,"mail");

//将emailP的值传给 mail 变量,直接就可以再其他地方使用这个mail变量了{mail}。

转载于:https://www.cnblogs.com/qmfsun/p/4261968.html

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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