Chrome provide an useful tool—HAR to help us save and reuse the HTTP performance. Basic info: HAR (HTTP Archive) is a file format used by several http session tools to export the captured Right click on the HTTP and choose “Save as HAR context”. You will get the downloaded file with .har postfix. ? https://toolbox.googleapps.com/apps/har_analyzer/ ? 3,You can got the performance graphic. ?
har2case可以将.har文件转化成yaml格式或者json格式的httprunner的脚本文件，生成.har格式文件可以借助fiddler或Charles抓包工具。 har2case转成yam格式的脚本文件 har2case test_login_demo.har -2y -2y参数是设置转成.yml格式的脚本，如果不加这个参数，默认转成json格式 D:\>har2case ----------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): File "e:\python36 of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "e:\python36 默认生成json格式的脚本，因为个人更喜欢yaml格式，所以json格式写在后面了. har2case test_login_demo.har D:\>har2case test_login_demo.har
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本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（ 长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据 ），以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。 MSE.NGARCH 0.000385108313676526 MSE.tGARCH 0.00038568802365854 MSE.APARCH 0.000385278917823468 2.基于HAR-RV HAR-RV，异构自回归RV模型由科希创建。它说每日房车将与前一时期的每日，每周和每月房车有关。 ? ? ? ? ? ? 在ř中，我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。 ? ? ? 10 ^（ - 8） MSE.ARFIMA3 1.068469834458 * 10 ^（ - 7） 1.844987432992 * 10 ^（ - 8） 从结果我们知道基于ARFIMA的模型具有与HAR-RV
pending error messages Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit 生成的pytest文件是标准的python文件，如下所示： # ============== test session starts ============================================= platform darwin -- Python ============== test session starts ============================================= platform darwin -- Python ============== test session starts ============================================= platform darwin -- Python ============== test session starts ============================================= platform darwin -- Python
p=3832 在建议用于预测已实现波动率的模型中，Corsi的HAR-RV在性能和简便性方面均脱颖而出。 “ HAR-RV”代表已实现波动性的异质自回归模型，并且基于所谓的“异质市场假说”。 实际上，HAR-RV能够对有关RV的主要程式化事实进行建模，例如自相关和长记忆效应（尽管该模型本身不是长记忆模型，它利用了AR（1）的简单总和的发现这一优势。进程可能显示为长存储进程）。
Chrome provide an useful tool—HAR to help us save and reuse the HTTP performance. Right click on the HTTP and choose “Save as HAR context”. You will get the downloaded file with .har postfix. ? https://toolbox.googleapps.com/apps/har_analyzer/ ? 这个网站可以帮你加载本地文件然后进行渲染，显示该HAR文件对应的HTTP请求的各项性能指标。 ?
HttpRunner、Postman、Jmeter、RobotFramework 等 本篇文章将和大家一起聊聊 HttpRunner 做接口自动化的流程 2.介绍及安装 HttpRunner 是一款完全由 Python 文件 ps：HttpRunner V3 以 Python 文件保存测试用例，V2 之前是以 JSON/YAML 格式保存测试用例 3、har2case har2case 作用是将 HAR 格式的请求文件转为 ，模拟一次请求，然后在 Charles 中找到对应的请求，右键保存为 HAR 文件 ? 第二步：转为测试用例 使用 har2case 命令将 HAR 文件转换为测试用例，V3 版本默认生成测试用例格式为 Py 文件 ? 其中， 1、debugtalk.py 一般用于自定义 Python 函数，方便测试用例调用 比如：某个请求参数需要通过一段加密逻辑生成，这时可以自定义一个函数写在 debugtalk.py 文件中 2
p=3832 ---- 在建议用于预测已实现波动率的模型中，Corsi的HAR-RV在性能和简便性方面均脱颖而出。 “ HAR-RV”代表已实现波动性的异质自回归模型，并且基于所谓的“异质市场假说”。 实际上，HAR-RV能够对有关RV的主要程式化事实进行建模，例如自相关和长记忆效应（尽管该模型本身不是长记忆模型，它利用了AR（1）的简单总和的发现这一优势。进程可能显示为长存储进程）。 这是预测的已实现波动率的图： 这是实际RV的残差： 参考文献 1.HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率 2.R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的 HAR-RV模型预测GDP增长 3.波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的
环境要求 HttpRunner 是一个基于 Python 开发的测试框架，可以运行在 macOS、Linux、Windows 系统平台上。 这里使用macOS系统进行演示 对于python版本要求：python≥3.6 安装 博主一向的习惯，碰到新的框架新的环境，都会使用virtualenvwrapper创建一个虚拟环境，使得环境独立 hrun：指令httprunner run的别名，用于运行YAML/JSON/Pytest 测试用例 hmake：指令httprunner make的别名，将YAML/JSON用例转换成pytest用例 har2case ：指令httprunner har2case的别名，将HAR文件转换成 YAML/JSON 用例 locust：利用locust 运行性能测试 查看httprunner版本：hrun -V (httprunner_env
2、准备执行脚本 2.1、检查集成环境 首先确保Jenkins必须有Python环境。 之后检查Jenkins所在环境是否安装了HttpRunner，如果没有，则需要先安装HttpRunner。 打开命令行输入安装命令pip install har2case 安装完成后，输入har2case -V查看har2case版本为0.1.11。 2.2、转换测试用例 转为YAML文件格式命令har2case XXX.har XXX.yml 例如har2case TestDemo1.har TestDemo1.yml 如图所示：HAR格式转换为 转为JSON文件格式命令har2case XXX.har XXX.json 例如har2case TestDemo1.har TestDemo1.json 如图所示：HAR格式转换为JSON格式的测试用例 /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import requests import time # 获取cookie（sessionid） def get_cookie
和HAR-RV-CJ模型。 ---- 本文摘选 《 R语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。 ---- 点击标题查阅往期内容 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR 金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 Python 用 GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列 Python
和HAR-RV-CJ模型。 ----本文摘选 《 R语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。 ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化Python 金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计Python 用ARIMA 、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列Python
尽管HAR和HEAVY模型的目标相同，即对条件波动率进行建模，但它们采用的方法不同。HAR模型专注于预测收盘价变化。 与HAR模型相反，HEAVY模型的估计是通过正态分布的最大似然来完成的。接下来的本文更详细地介绍HAR模型和HEAVY模型，当然还要讨论并说明如何使用高频收益率来估计这些模型。 HAR模型 示例 将HARRV模型拟合到道琼斯工业指数，我们加载每日实际波动率。 is.na(DJI_RV)]; #删除缺失值 第二步，我们计算传统的异构自回归（HAR）模型。 由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型，因此也可以通过以下方式实现：harModel函数的输出是lm的子级harModel lm，线性模型的标准类。
HttpRunner 是一个基于 Python 开发的测试框架，可以运行在 macOS、Linux、Windows 系统平台。 `(https://github.com/HttpRunner/har2case): 辅助工具，可将标准通用的 HAR 格式（HTTP Archive）转换为`YAML/JSON`格式的测试用例。 首先，需要将抓取得到的数据包导出为 HAR 格式的文件，假设导出的文件名称为 demo-quickstart.har。 >$ har2case docs/data/demo-quickstart.har -2y INFO:root:Start to generate testcase. http://127.0.0.1:5000 variables: device_sn: FwgRiO7CNA50DSU https 在跑用例的时候，发现https的无法解析，可以跟python
主要有2种方式： REST API方式 JAVA的SDK方式 由于这里是讲Python相关的，所以后面只讲REST API方式。 填坑 这个是针对Python用户的，如果你是java用户则没有这样的苦恼，因为这些功能jar包的SDK中都已经支持了。 修改Python库支持指定参数 提供一个带参数的命令 接着，就来逐一看下如何去实现。 如果选择第二种方式则需要修改Python的browsermobproxy库（这里不建议），因为第三种方式可以更好的解决这个问题。即把启动字符串修改为一个列表即可。 而这里就真的需要修改Python库了。
前言 httprunner 3.x最大的改变是执行用例用的是 python 的 pytest 框架，支持3种格式的用例：YAML/JSON/pytest 代码 对比 httprunner 2.x 以前版本 httprunner/httprunner Author: debugtalk Author-email: debugtalk@gmail.com License: Apache-2.0 Location: e:\python36 har2case： 指令 httprunner har2case 的别名，将 HAR 文件转换成 YAML/JSON 用例。 locust: 利用 locust 运行性能测试。 har2case har2case 是把抓包抓到的 .har 文件转成 YAML/JSON 格式用例，参考前面的博客https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/11564028 locust相关教程https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/11644998.html 知识储备 如果想更好的掌握 httprunner 3.x 框架，最好有以下知识储备 python3
然而，表现现有的 HAR 平台受限于复杂的身体活动。该工作提出了一种自适应识别和实时人类活动监测系统 (Ada-HAR)，有望在动态情况下识别更多人体运动。 创新点 该工作提出了一种基于智能手机的自适应 HAR 实时监控系统 (Ada-HAR) ，该系统可以识别 12 个人的活动。 齐雯博士还希望将 Ada-HAR 系统的性能与一些商业 HAR 平台进行比较。 文献引用： Wen Qi, Hang Su, and Andrea Aliverti. 详解NVIDIA TAO系列分享第2期： 基于Python的口罩检测模块代码解析——快速搭建基于TensorRT和NVIDIA TAO Toolkit的深度学习训练环境 第2期线上分享将介绍如何利用NVIDIA TAO Toolkit，在Python的环境下快速训练并部署一个人脸口罩监测模型，同时会详细介绍如何利用该工具对模型进行剪枝、评估并优化。
Serverless HTTP 基于腾讯云 API 网关平台，为互联网业务提供 0 配置、高可用、弹性扩展的对外 RESTful API 能力，支持 swagger/ openAPI 等协议。便于客户快速上线业务逻辑，通过规范的 API 支持内外系统的集成和连接。
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