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LR术语公式及缩写词计算公式如下:成功率＝成功次数÷（成功次数＋失败次数）处理能力＝成功次数÷测试时间最短平均响应时间＝MIN（平均响应时间）最高处理能力＝MAX（处理能力）×（1－cache影响系数）最大并发用户数＝（最高处理能力－1÷（预期平均响应时间－最短平均响应时间＋（1÷最高处理能力）））÷用户习惯操作频率(此公式要注意各时间单位的不同和转换)1.测试时间：一轮测试从开始到结束所使用的时间2.并发线程数：测试时同时访问被测系统的线程数。
注意，由于测试过程中，每个线程都是以尽可能快的速度发请求，与实际用户的使用有极大差别，所以，此数据不等同于实际使用时的并发用户数。
3.每次时间间隔：测试线程发出一个请求，并得到被测系统的响应后，间隔多少时间发出下一次请求。
4.平均响应时间：测试线程向被测系统发请求，所有请求的响应时间的平均值。
5.处理能力：在某一特定环境下，系统处理请求的速度。
6.cache影响系数：测试数据未必如实际使用时分散，cache在测试过程中会比实际使用时发挥更大作用，从而使测试出的最高处理能力偏高，考虑到这个因素而引入的系数。
7.用户习惯操作频率：根据用户使用习惯估算出来的，单个用户在一段时间内，使用此类功能的次数。
通常以一天内某段固定的高峰使用时间来统计，如果一天内没有哪段时间是固定的高峰使用时间，则以一天的工作时间来统计。
8.预期平均响应时间：由用户提出的，希望系统在多长时间内响应。
注意，这个值并不是某一次访问的时间，而是一段时间多次访问后的平均值。
9.最大并发用户数：在给定的预期平均响应时间下，系统最多能支持多少个并发用户。
这个数据就是实际可以同时使用系统的用户数。
LR曲线调整是一种调色技术，通过调整亮度、对比度、饱和度等参数，可以改变图像的明暗、色彩和细节表现。
在LR曲线调整中，通常需要先打开图像，然后选择“曲线”工具，在弹出的曲线面板中，可以通过拖动曲线的不同点来调整图像的亮度、对比度和色彩等。
具体来说，LR曲线调整可以通过以下步骤进行：
1.打开图像：在Lightroom中打开需要调整的图像。
2.选择“曲线”工具：在左侧的工具栏中选择“曲线”工具，或者按下快捷键“M”进入曲线
面板。
3.调整曲线：在曲线面板中，可以看到一条代表原始图像的曲线，通过拖动曲线的不
同点，可以调整图像的亮度、对比度和色彩等。
具体来说，可以调整以下三个点：•亮部区域：调整曲线的左上角部分，可以增加或减少亮部的亮度。
•中间调区域：调整曲线的中部区域，可以改变图像的对比度和细节表现。
•暗部区域：调整曲线的右下角部分，可以增加或减少暗部的亮度。
4.预览效果：在调整曲线后，可以在下方的预览窗口中看到调整后的效果。
如果不满
意，可以继续调整曲线，直到达到满意的效果。
5.应用调整：调整完成后，选择“应用”按钮，将调整应用到图像中。
如果需要进一步
处理其他图像，可以重复以上步骤。
总之，LR曲线调整是一种非常实用的调色技术，通过调整曲线的不同点，可以轻松地改变图像的明暗、色彩和细节表现，让照片更加生动、鲜明。
关于lr的基本操作问题在机器学习的领域中，逻辑回归（LR）是一种常用的分类算法。
它通过建立逻辑函数来预测概率。
本文将讨论关于LR的基本操作问题，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等方面的内容。
一、数据预处理数据预处理是机器学习中非常重要的一步，对于LR模型也不例外。
在进行LR之前，需要进行以下数据预处理操作：1. 数据清洗：首先，我们需要对数据进行清洗，去除重复值、缺失值和异常值。
这可以通过使用各种数据处理技术来实现，例如使用插值法填充缺失值或删除包含缺失值的样本。
2. 特征编码：LR模型只能处理数值型数据，因此需要对非数值型特征进行编码。
可以使用独热编码、标签编码或哈希编码等方法将非数值型特征转换为数值型特征。
3. 特征缩放：在LR中，特征缩放通常是为了避免某些特征对模型产生更大的影响。
可以使用标准化或归一化等方法将特征缩放到相似的尺度上。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和对目标变量有更强相关性的特征。
在LR中，特征选择可以采用以下方法：1. 相关性分析：通过计算特征与目标变量之间的相关系数，选择与目标变量具有高相关性的特征。
可以使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼秩相关系数计算相关性。
2. 方差分析：通过计算特征的方差来选择对目标变量具有更大方差的特征。
方差较大的特征往往能提供更多的信息。
3. 正则化方法：通过引入正则化项，惩罚具有较大权重的特征系数，从而选择具有更小权重的特征。
常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
三、模型训练和评估在完成数据预处理和特征选择后，可以开始进行LR模型的训练和评估。
具体的操作步骤如下：1. 数据划分：首先，将原始数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型的性能。
2. 模型训练：使用训练集来训练LR模型。
LR模型的训练通常采用梯度下降法或牛顿法等优化算法。
通过迭代优化损失函数，获得最优的模型参数。
3. 模型评估：使用测试集来评估训练得到的LR模型的性能。
lr单边检验临界值在统计学中，LR（likelihood ratio）单边检验临界值是用于判断模型拟合优度的指标。
LR单边检验主要用于判断一个模型是否能够拟合数据，并根据拟合的程度来做出决策或推断。
本文将介绍LR单边检验临界值的计算方法及其在统计分析中的应用。
1. LR单边检验临界值的计算方法LR单边检验临界值的计算基于统计学中的假设检验原理和χ^2（卡方）分布。
在进行LR单边检验时，需要先计算LR统计量，然后将其与相应的临界值进行比较。
LR统计量的计算公式如下：LR = -2 * （logL0 - logL1）其中logL0代表在零假设成立的情况下模型的对数似然值，logL1代表在备择假设成立的情况下模型的对数似然值。
接着，根据模型所含参数的个数k，计算自由度df = k - 1。
根据自由度df，可以在卡方分布表中找到相应的临界值。
2. LR单边检验临界值的应用LR单边检验临界值通常用于以下统计分析中：2.1 模型拟合优度检验在进行回归分析、生存分析等模型的拟合优度检验时，可以使用LR单边检验临界值来判断模型的拟合程度。
根据计算得到的LR统计量，与相应的临界值进行比较，若LR统计量大于临界值，则拒绝原假设，即认为模型能够很好地拟合数据。
2.2 变量选择在进行变量选择时，可以使用LR单边检验临界值来判断某个变量是否对模型有显著影响。
通过比较变量加入或删除后的LR统计量与临界值，可以选择最合适的变量组合，从而建立更精确的模型。
2.3 资料筛选在进行资料筛选时，可以根据LR单边检验临界值来判断某个因素对结果的影响程度。
可以通过比较不同因素的LR统计量与临界值，选择对结果影响较大的因素进行后续分析，以获得更准确的结论。
3. 实例分析下面通过一个实例来说明LR单边检验临界值的应用。
假设某研究人员想要研究某种药物的有效性，收集了100个患者的数据，其中50个患者服用了该药物，另外50个患者未服用。
通过LR 单边检验临界值，可以判断服用药物与否对患者康复情况的影响。
LRTransactions（用户事务分析）用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析。
1、Transation Sunmmary（事务综述）对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。
2、Average Transaciton Response Time（事务平均响应时间）“事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间，通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向。
例：随着测试时间的变化，系统处理事务的速度开始逐渐变慢，这说明应用系统随着投产时间的变化，整体性能将会有下降的趋势。
3、Transactions per Second（每秒通过事务数/TPS）“每秒通过事务数/TPS”显示在场景运行的每一秒钟，每个事务通过、失败以及停止的数量，使考查系统性能的一个重要参数。
通过它可以确定系统在任何给定时刻的时间事务负载。
分析TPS主要是看曲线的性能走向。
将它与平均事务响应时间进行对比，可以分析事务数目对执行时间的影响。
例：当压力加大时，点击率/TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势，很有可能是服务器开始出现瓶颈。
4、Total Transactions per Second（每秒通过事务总数）“每秒通过事务总数”显示在场景运行时，在每一秒内通过的事务总数、失败的事务总署以及停止的事务总数。
5、Transaction Performance Sunmmary（事务性能摘要）“事务性能摘要”显示方案中所有事务的最小、最大和平均执行时间，可以直接判断响应时间是否符合用户的要求。
重点关注事务的平均和最大执行时间，如果其范围不在用户可以接受的时间范围内，需要进行原因分析。
6、Transaction Response Time Under Load（事务响应时间与负载）“事务响应时间与负载”是“正在运行的虚拟用户”图和“平均响应事务时间”图的组合，通过它可以看出在任一时间点事务响应时间与用户数目的关系，从而掌握系统在用户并发方面的性能数据，为扩展用户系统提供参考。
元器件上反着写的lrLR是一种常见的元器件，它是指线性稳压器（Linear Regulator）的缩写。
线性稳压器是一种电子元件，用于将输入电压稳定到所需的输出电压。
它通过将电源电压上升到一个较高的电压，然后通过调节器件内部的变阻器或变容器来实现电源电压的稳定输出。
为了更好地理解和描述反着写的LR，我们首先需要先了解正着写的LR。
正着写的LR通常由一个电感元件、一个稳压二极管和几个电容元件组成。
它的输入端连接到电源电压，输出端连接到负载。
正着写的LR可以提供稳定的输出电压，不会受到输入电压变化的影响。
而反着写的LR则是将这些元件的连接方式进行反过来，即输入端连接到负载，输出端连接到电源电压。
这种连接方式看似不合常规，但其实质是为了实现特殊的电路功能。
反着写的LR常常被用于一些特殊的应用中。
例如，在某些情况下，负载的电流可能会波动较大，而电源端的电流却保持相对稳定。
这时，就可以利用反着写的LR将电流稳定地传递给负载，以保持系统的稳定性。
另一个应用场景是在阻燃电路中。
阻燃电路是一种可以使电路自动断开的保护装置，用于防止电器设备在发生故障时引发火灾。
阻燃电路通常会将正着写的LR和反着写的LR结合在一起使用，以实现故障时电路的自动切断。
除了以上应用外，反着写的LR还可以在一些特殊的实验室研究中使用。
例如，在某些电路实验中，需要对电源进行特定的控制和调节。
反着写的LR可以通过反相控制电源的输出，实现特定的实验需求。
需要指出的是，反着写的LR并不常见，因为在大多数情况下，正着写的LR已经可以满足实际需求了。
反着写的LR相对于正着写的LR来说需要特殊的设计和调整，增加了电路的复杂性和成本。
最后，虽然反着写的LR在某些特定应用中有一定的利用价值，但它并不是一个常见的元器件。
在实际应用中，我们更多地是使用正着写的LR来实现稳压功能。
LR基本概念性能测试：HP LoadRunner11⼀、初步概念：1、功能测试：测试产品的功能是否满⾜功能需求。
如：ATM取款（在线取款）是否成功或转账操作是否成功-- ⼀个⽤户2、性能测试：测试产品的性能是否满⾜性能需求。
包括指标：时间、多⽤户共同使⽤如：ATM取款（在线取款）耗时30分钟⼗万⼈同时转账，系统崩溃了，都属于性能问题。
结论：性能测试基于功能，其要求⾼于功能测试基本流程：功能测试、安全测试、性能测试招聘的需求：A. 功能测试（⼿⼯、⾃动化）代码要求⾼B. 性能测试（只能⾃动化）协议和业务的理解脚本的增强硬件、操作系统、⽹络、服务器、数据库、软件结构、算法C. ⼿机测试（⼿⼯、⾃动化）D. 接⼝测试（使⽤⼯具访问后台接⼝功能、性能、安全）⼆、性能测试的课程安排1、性能测试的基本概念-1~2天如何掌握⼀门技术？3W1H法What? 是什么？核⼼概念数组：⽤来保存⼀组相同类型数据的载体、容器、数据结构Why? 为什么？优势Where? 在哪⼉⽤？应⽤场合⾯试的问题有针对性How? 如何使⽤？使⽤步骤、注意事项 -- 结合项⽬描述哪些⾏业、软件需要进⾏性能测试？1）对性能要求较⾼的：通讯、银⾏、⾦融、证券、保险、互联⽹应⽤（电商、社交软件、搜索引擎...）2）对性能要求较低的：单机软件、少量⽤户的系统⽐如：计算器、单机版App2、性能测试⼯具：HP LoadRunner11 份额：60%其它⼯具：JMeter 20%1）LoadRunner的初级部分：三⼤组件的基本运⾏a. 脚本⽣成器：录制、调试、增强性能测试脚本b. 控制台：好⽐总指挥部c. 结果分析器：分析性能测试结果数据，获取性能测试报告2）LoadRunner⾼级部分：三⼤组件深⼊掌握3、性能测试的⾼级部分：制定性能测试计划（难点），遇到性能问题（瓶颈），如何定位、定性、进⾏性能调优。
功能测试发现的问题：缺陷 bug性能测试发现的问题：瓶颈引起性能问题的位置并⾏：多任务占据各⾃资源⼀起运⾏并发：多任务抢占少量资源“⼀起运⾏” -- 交替运⾏奥运门票系统分析：需求预估不⾜，导致测试通过，但不能满⾜实际的压⼒。
机器学习之LR算法理论和实战（理论篇）1. LR算法简述LR 全称Logistic Regression,我们喜欢称她为逻辑回归或者逻辑斯蒂克回归，是传统机器学习中的最简单的最常⽤的分类模型。
总之，LR算法简单、⾼效、易于并⾏且在线学习的特点，在⼯业界具有⾮常⼴泛的应⽤。
在线学习指得是：可以利⽤新的数据对各个特征的权重进⾏更新，⽽不需要重新利⽤历史数据训练。
LR适⽤于各项⼴义上的分类任务，,如：评论信息正负情感分析（⼆分类）、⽤户点击率（⼆分类）、⽤户违约信息预测（⼆分类）、⽤户等级分类（多分类）等场景;实际开发中，⼀般针对该类任务⾸先都会构建⼀个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。
2. 符号约定本⽂⾏向量都是W^T X_i^{T}, 都是加了T; 列向量都是W, X_i,Y_i,y_i,x_i,都不加T,也有例外，如Y=(Y_1,Y_2,...,Y_m)则是⾏向量，反正这违反这⼀约定的情况下，⼀定会在旁边说明3. LR的理论基础主要⽤于⼆分类算法，不妨⽤ 1 0 表⽰两个类sigmoid函数不妨记sigmoid 为\sigmasigmoid 函数图像：sigmoid(x) = \sigma(x)= \frac{1}{1 + e^{-x}}sigmoid 导函数图像：sigmoid^{'}(x) = \sigma^{'}(x)= \sigma(x)(1 - \sigma(x))注意到sigmoid函数⼀下性质：(W表⽰列向量，W^T表⽰⾏向量)(1) \sigma(0) = \frac{1}{2};(2) sigmoid函数关于点（0,\frac{1}{2}）对称，故存在\sigma(x) + \sigma(-x) = 1(2) \sigma函数为当趋近于-6时,y趋于0，当sigmoid函数趋于6时，y趋于1;(3) \sigma^{'}(x) = \sigma(x)(1 - \sigma(x))(4) sigmoid导函数为偶函数，且恒⼤于0;3.1 LR算法对于⼀个样本，记为(X_{i},Y_{i}),Y_{i}取0或1.X_{i}=<1,x_1,x_2,...x_n>,参数W=<w_0,w_1,w_2,...,w_n> w_0 + w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ... + w_n \times x_n = W^T \times X\hat{Y} = \sigma(W^T \times X)当\hat{Y} < 0.5分为负类 0;当\hat{Y} > 0.5分为正类 1;利⽤极⼤似然估计(如果发⽣，就让其发⽣的可能最⼤)，LR的⽬标函数为：当\hat{Y_{i}} = 1时：\hat{Y_{i}} = P(Y_{i} = 1 | X;W) (1)当\hat{Y_{i}} = 0时：\hat{Y_{i}} = 1 - P(Y_{i} = 1 | X;W) (2)故综合(1)(2)式⼦得：\hat{Y_{i}} = P(Y_{i} | X_{i};W) = (P(Y_{i} = 1 | X_{i};W))^{y_{i}}(1 - P(Y_{i} = 1| X_{i};W))^{(1 - Y_{i})} (3)注：因为，预测值Y_{i}只有两种可能，0 或者 1.所以，当Y_{i} = 0时：(3)式 = \hat{Y_{i}} = P(Y_{i} | X_{i};W) = (1 - P(Y_{i} = 1| X_{i};W)) = P(Y_{i} =0 | X_{i};W)当Y_{i} = 1时：(3)式 = \hat{Y_{i}} = P(Y_{i} | X_{i};W) = (P(Y_{i} = 1 | X_{i};W))故（3）式是（1）（2）两种情况统⼀写法。
