什么是参数化？从字面上去理解的话，就是事先准备好数据（广义上来说，可以是具体的数据值，也可以是数据生成规则），而非在脚本中写死，脚本执行时从准备好的数据中取值。
Listeners：显示测试执行的结果。它们可以以不同的格式显示结果，例如树、表、图形或日志文件
Jmeter是一个非常好用的压力测试工具。Jmeter用来做轻量级的压力测试，非常合适，只需要十几分钟，就能把压力测试需要的脚本写好。
◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink
可以将数据信息输入到Python中，也可以从Python中输出数据。通常，导入数据的方法取决于想要输入或输出的数据的格式。
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
在测试过程中，我们经常遇到需要根据需求动态操作数据的情况，常规的固定数据无法满足我们的需要，这个时候，我们可以通过jmeter 提供的参数化组件来实现动态的获取数据、改变数据。
原文地址：https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
安装scikit-learn: pip, easy_install, windows installer
长久以来，小编一直没有一款用的很顺手的数据库客户端管理工具，经常是用用这个用用那个，总觉得没有一款哪方面都特别满意的。 前几天一位学长给我推荐了一款名为DataGrip的工具，着实让人眼前一亮。 DataGrip的家世不得不说略显显赫，是由大名鼎鼎的JetBrains公司开发的产品，其最著名的产品就是Intellij IDEA，之前我们也介绍过一篇关于Intellij IDEA的文章，有兴趣的同学可以点这里：IntelliJ IDEA 2020.3.2 正式发布 DataGrip 是一款数据库管理客户端工
CSV 代表“逗号分隔值”，CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
从前两节可以看出来，flink官方提供了一些示例，在这里讲讲示例。以来给予大家加深对鱼flink的理解以及后续的使用。本文主要是从flink的批处理的demo中来讲解flink。
定义主函数main，程序的入口，首先导入io包，用os.path.exists判断字典文件是否存在，如果不存在则新建一个，然后进入循环中，让用户输入相应的数字，执行相应的功能。
在进行性能测试时，模拟真实用户行为是至关重要的。JMeter是一款功能强大的开源性能测试工具，通过使用CSV文件读取参数化功能，我们可以轻松地为测试添加多样性和复杂性。本文将详细介绍如何使用JMeter的CSV文件读取参数化功能。
第3章中，我们学习了如何从网页提取信息并存储到Items中。大多数情况都可以用这一章的知识处理。本章，我们要进一步学习抓取流程UR2IM中两个R，Request和Response。 一个具有登录功能的爬虫 你常常需要从具有登录机制的网站抓取数据。多数时候，网站要你提供用户名和密码才能登录。我们的例子，你可以在http://web:9312/dynamic或http://localhost:9312/dynamic找到。用用户名“user”、密码“pass”登录之后，你会进入一个有三条房产链接的网页。现在的问
在用到jmeter工具时，无论做接口测试还是性能测试，参数化都是一个必须掌握且非常有用的知识点。
当线程设置线程数4个，会循环参数1 2 3 1；当循环设置4次，会循环参数1 4次；当线程设置2个，循环设置5次，会参数1和2分别循环5次
将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...])
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
作为域管理员，有时我们需要批量地向AD域中添加用户帐户，这些用户帐户既有一些相同的属性，又有一些不同属性。如果在图形界面逐个添加、设置，那么需要的时间和人力会超出能够承受范围。一般来说，如果不超过10个，我们可利用AD用户帐户复制来实现。如果再多的话，就应该考虑使用使用命令行工具，实现批量导入导出对象。微软默认提供了两个批量导入导出工具，分别是CSVDE(CSV目录交换)和LDIFDE(LDAP数据互换格式目录交换)。 具体选择上述哪个工具取决于需要完成的任务。如果需要创建对象，那么既可以使用CSVDE，也可以使用LDIFDE，如果需要修改或删除对象，则必须使用LDIFDE。本文不涉及使用CSVDE导入对象。而是换另一种导入导出AD帐户思路：使用CSVDE工具导出AD帐户到CSV格式的文件中，再使用For语句读取该文件，使用DSADD命令进行批量添加。 具体步骤： 一：使用CSVDE导出帐户 使用 CSVDE 导出现有对象的列表相当简单。 最简单的用法是： csvde –f ad.csv 将 Active Directory 对象导出到名为 ad.csv 的文件。–f 开关表示后面为输出文件的名称。 但是必须注意，上述的用法是很简单，但是导出来的结果可能存在太多你不希望要的记录和信息。 如果要实现更精确的导出记录，可以使用 -d 和 -r 以及 -l 参数。 其中：-d 用来指定特定的搜索位置和范围 -r 用来指定特定的搜索对象类型 -l 用来指定导出对象的具体属性 如： csvde –f users.csv –d "ou=Users,dc=contoso,dc=com" –r "(&(objectcategory=person)(objectclass=user))" –l DN,objectClass,description 注意：如果使用CSVDE导出的帐户信息中存在中文，会存在乱码的可能，可以加-U参数来解决。 二：批量导入帐户 首先需要明确的概念是，要实现批量导入帐户，必须要存在一个已包括多个帐户信息的文件。没有文件，无法实现批量导入。 假设之前已经通过CSVDE工具导出过这样的一个文件Users.csv，且文件内容如下 姓 名 全名 登录名 密码 张,三, 张三, three.zhang,pass01 李,四, 李四, four.li, passo2 王,五, 王五, five.wang, pass03 刘,六, 刘六, six.liu, passo4 赵,七, 赵七, seven.zhao, pass05 有了上述格式的文件后，我们就可以使用For命令来读取文件中的每条信息并利用DSADD实现帐号添加。 具体语句如下： C:\>for /f "tokens=1,2,3,4,5 delims=," %a in (uses.csv) do dsadd user "cn=%c,ou= newusers,dc=contoso,dc=com" -samid %d -upn %d@contoso.com -fn %b -ln %a -pwd %e -disabled no 作用：将上述文件中五个帐户添加到contoso.com域，名为newusers的OU中，且默认已启用用户。 其中：-samid为登录名 -upn为UPN登录名 -fn为 名 -ln为 姓 -pwd为 密码 简单解释一下for语句 /f 表示从文件中读取信息 tokens表示每行使用的记号，对应于后面的变量具体的值 delims表示每个字段之间的分隔符
例3：ls -ltr 查看当前目录详细列表，按时间顺序逆序排序，最近修改的文件在后面
推荐系统是属于信息过滤领域的一个范畴，目标在预测用户对某个项目（例如产品、电影、歌曲等）的“评分”或“偏好”。
最近几天因为工作比较忙，已经几天没有及时更新文章了，在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末，再忙再累，我也要开始发力了。接下来的几天，菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程，之后还会更新一些大数据实时数仓的内容，和一些热门的组件使用！希望小伙伴们能点个关注，第一时间关注技术干货！
参数化是自动化测试脚本的一种常用技巧。简单来说，参数化的一般用法就是将脚本中的某些输入使用参数来代替，在脚本运行时指定参数的取值范围和规则，这样，脚本在运行的时候就可以根据需要选取不同的参数值作为输入。这种方式在自动化中称为数据驱动测试（Data Driven Test），参数的取值范围被称为数据池（Data Pool）。
最近，软件工程师 Nidhal Baccouri 就在 GitHub 上开源了一个这样的机器学习工具——igel，并登上了 GitHub 热榜。目前，该项目 star 量已有 1.5k。
本篇文章从 MySQL、MongoDB 迁移到云开发数据库，其他数据库迁移也都大同小异。
Power Query 的设计目的就是在业务分析师使用数据之前将数据加载到目标区域的表中。收集数据并将其重塑为所需的格式，Power Query 处理数据的基本流程，如图 1-1 所示。
dstat 是一个可以取代vmstat，iostat，netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能，增加了监控项，也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
操作系统 Operating System 简称 OS ，是软件的一部分，它是硬件基础上的第一层软件，是硬件和其它软件沟通的桥梁。
参考：https://www.cnblogs.com/qmfsun/p/4902534.html
因为要用个批处理命令在Windows Server里面批量添加域用户，所以需要使用批处理命令。 我这篇是纯新手教程，在百度上搜了一些批处理命令感觉属于进阶教程，研究了两天才完成我要完成的目标。 下面从头说一下：
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分，EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互，所以您不需要关心它们如何工作。
扯扯网上疯传的一组图片。网上流传《人工智能实验教材》的图片，为幼儿园的小朋友们量身打造的实验教材，可谓是火了。甚至有网友调侃道：python 将会从幼儿园一直陪你到考大学。活在当下，身为程序一猿，如果你不不知道 python，那就很有可能会成为新时代的“文盲”啦。
创建csv文件（最好不用用记事本创建，推荐用Nodepad++）文件编码为UTF-8 文件内容如下：
4 用户名密码参数化 前面我们都是用cindy/SHA-256散列后的12345作为登录参数的，这个在实际场景肯定是不匹配的，所以我们必须对登录数据进行参数化处理。在JMeter中参数化的方法主要有以下三种方式：CSV Data Set Config、数据库和函数助手。这里我们现在介绍CSV Data Set Config和数据库。函数助手我们将在模糊查询商品的时候用到。 4.1利用CSV Data Set Config参数化步骤 1）建立文件user.dat，与测试脚本jmx放在同一个目录下。其内容为。
通过Kettle工具抽取CSV文件csv_extract.csv中的数据并保存至数据库extract的数据表csv中。
微风和煦，散乱在办公桌上的测验小试卷还有几分“热度”，在小学助教的小王老师刚刚批改完昨天的语文单元测评，显得有些疲惫，但脸上却是慢慢的欣慰。看来通过最近的监督学习模型的转化和实践，他们的成绩有大幅度的提升，正准备把这个学习方法分享给其他在办公室的老师，上课铃响起了。像往常一样，教室外面陆陆续续的孩子，钻进了教室，清脆的“老师好！”成了这一时刻的主题曲，虽然只有短短的几秒钟，但却让每一位老师很“享受”，感觉就是一种动力加速着每一位老师的转化率。
云开发为我们提供了一个 JSON 文档型数据库(NoSQL)，并集成了增删改查等 API，操作方便，简单易懂。并且相比传统数据库而言它具有高性能的数据库读写服务，可以直接在客户端对数据进行读写，无需关心数据库实例和环境。云开发官方文档：https://cloud.tencent.com/product/tcbfrom=12763
距离马斯克的 xAI 公布 Grok 才过去一天，刚刚，xAI 又公布了另一款 AI 产品，一个可用于 prompt 工程和可解释性研究的集成开发环境：PromptIDE。
1、它有两个参数，第一个参数是要执行的语句，可以是beanshell语句或者是文件地址，是必选参数；第二个参数是保存结果的变量名称，非必选参数。
服务账户是我们用于身份验证自动化操作的帐户，例如CI/CD流水线。它们不应该与用户绑定，因为如果我们禁用该用户或限制其权限，我们不希望我们的流水线开始失败。服务账户应具有严格的访问控制，并且不应允许执行比管道所需更多的操作，而实际用户可能需要访问更多的资源。 在Argo CD中创建服务账户有两种方法：一种是使用本地用户（只使用apiKey并删除登录部分），另一种是使用项目角色并为这些角色分配令牌。
Flink 本身是批流统一的处理框架，所以 Table API 和 SQL，就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如 select、filter 和 join）。而对于 Flink SQL，就是直接可以在代码中写 SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink 的 SQL 支持，基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite（Apache 开源 SQL 解析工具）。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说jmeter的性能指标_jmeter性能测试指标分析,希望能够帮助大家进步!!!
2023年11月6日，来自阿斯利康（瑞典）的Hannes Loeffler等人在ChemRxiv发表文章REINVENT4: Modern AI–Driven Generative Molecule Design。
两章前，在 OSEMN 数据科学模型的第一步，我们看到了从各种来源获取数据。这一章讲的都是第二步：清理数据。你看，你很少能立即继续探索甚至建模数据。您的数据首先需要清理或清理的原因有很多。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
