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Python大數據與機器學習實戰

為了解決mysql匯出excel的問題，作者謝彥 這樣論述：

本書結合作者十餘年軟件開發、系統架構、算法實戰及培訓經驗，致力於系統地闡釋Python大數據和機器學習技術。從數據的採集、存儲、清洗；到建立模型、統計分析；最終用前端程式呈現給使用者的數據展示；以及後臺的系統服務支援。結合了Python數據工具使用、算法原理、以及典型實例各個層面，希望讀者通過對本書的閱讀，少走彎路，以最小的學習成本得到最大的知識收益。 謝彥 從事軟件開發和算法研發十餘年，曾就職於聯想研究院、元心科技等公司。參與研發機上盒、上網本、智慧手機作業系統，工作涉及上層應用、集群構建、圖形底層優、語音合成與識別、資料採擷、深度學習算法等。帶領團隊經驗豐富，擅長團隊

內部人才培訓。 個人開發的應用“天琴語音閱讀器”使用者數達百萬量級，近兩年撰寫資料採擷和機器學習文章百餘篇，CSDN閱讀量100多萬人次。現就職於和興創聯健康科技有限公司，專注於醫療大資料應用研發。作者的公眾號：算法學習分享。 第1章 Python大數據開發入門 1 1.1 大數據工程師技能 1 1.2 Python開發環境 5 1.2.1 Windows環境 5 1.2.2 Linux環境 7 1.2.3 Docker環境 10 1.3 Python開發工具 16 1.3.1 Python命令列環境 16 1.3.2 Jupyter環境 18 1.4 Python數據類型

23 1.4.1 數值 24 1.4.2 字串 24 1.4.3 列表 25 1.4.4 元組 26 1.4.5 集合 26 1.4.6 字典 27 1.5 Python函數和類 27 1.5.1 定義和使用函數 28 1.5.2 lambda匿名函數 28 1.5.3 類和繼承 28 1.6 Python常用庫 29 1.6.1 Python內置庫 29 1.6.2 Python圖形影像處理 30 1.6.3 Python自然語言處理 31 1.6.4 Python數據分析和 處理 32 1.6.5 Python機器學習 33 1.7 Python技巧 34 1.7.1 Python程式調

試 34 1.7.2 去掉警告資訊 35 1.7.3 製作和導入模組 36 1.7.4 異常處理 37 1.8 Python常見問題 38 第2章 科學計算Numpy 40 2.1 多維陣列 40 2.1.1 創建陣列 40 2.1.2 訪問陣列 42 2.1.3 修改陣列 43 2.2 陣列元素運算 44 2.2.1 一元函數 44 2.2.2 二元函數 45 2.2.3 廣播 46 2.2.4 自訂ufunc函數 47 2.3 常用函數 48 2.3.1 分段函數 48 2.3.2 統計函數 49 2.3.3 組合與分割 51 2.3.4 矩陣與二維陣列 52 2.3.5 其他常用函數

54 第3章 數據操作Pandas 55 3.1 數據物件 55 3.1.1 Series對象 55 3.1.2 DataFrame對象 57 3.1.3 Index對象 60 3.2 數據存取 63 3.2.1 訪問數據表元素 63 3.2.2 修改數據表元素 66 3.3 分組運算 68 3.3.1 分組 69 3.3.2 聚合 70 3.3.3 轉換 71 3.3.4 過濾 72 3.3.5 應用 72 3.4 日期時間處理 73 3.4.1 Python日期時間處理 73 3.4.2 Pandas日期時間處理 75 3.4.3 時間序列操作 76 3.4.4 數據重排 84 第4章

數據視覺化 86 4.1 Matplotlib繪圖庫 87 4.1.1 準備工作 87 4.1.2 散點圖與氣泡圖 88 4.1.3 線圖 90 4.1.4 柱圖 92 4.1.5 圓形圖 95 4.1.6 箱線圖和小提琴圖 96 4.1.7 三維圖 97 4.1.8 Matplotlib繪圖區域 100 4.1.9 文字顯示問題 103 4.1.10 匯出圖表 104 4.1.11 Matplotlib技巧 105 4.2 Seaborn**數據視覺化 107 4.2.1 準備工作 107 4.2.2 連續變數相關圖 108 4.2.3 分類變數圖 109 4.2.4 回歸圖 113 4.

2.5 多圖組合 115 4.2.6 熱力圖 118 4.2.7 印刷品作圖 119 4.3 PyEcharts交互圖 119 4.3.1 ECharts 119 4.3.2 準備工作 120 4.3.3 繪製交互圖 120 4.3.4 在網頁中顯示圖 123 第5章 獲取數據 125 5.1 讀寫文件 126 5.1.1 讀寫文字檔 126 5.1.2 寫日誌檔 127 5.1.3 讀寫XML文件 128 5.1.4 讀寫Json文件 130 5.1.5 讀寫CSV文件 131 5.1.6 讀寫PKL文件 132 5.1.7 讀寫HDF5文件 133 5.1.8 讀寫Excel文件 134

5.2 讀寫數據庫 135 5.2.1 數據庫基本操作 136 5.2.2 Python存取MySQL 數據庫 138 5.2.3 Python存取SQL Server 數據庫 140 5.2.4 Python存取Sqlite 數據庫 143 5.2.5 Python存取Dbase 數據庫 143 5.3 讀寫數據倉庫 144 5.3.1 讀取ElasticSearch 數據 144 5.3.2 讀取S3雲存儲數據 146 5.3.3 讀取Hive數據 148 5.4 獲取網路數據 151 5.4.1 從網路介面讀取 數據 151 5.4.2 抓取網站數據 152 5.4.3 使用POST方

法抓取 數據 153 5.4.4 轉換HTML檔 153 5.5 選擇數據存儲方式 154 第6章 數據預處理 155 6.1 數據類型識別與轉換 155 6.1.1 基本類型轉換 156 6.1.2 數據類型識別 157 6.2 數據清洗 158 6.2.1 缺失值處理 158 6.2.2 異常值處理 160 6.2.3 去重處理 162 6.3 數據歸約 163 6.3.1 經驗篩選特徵 163 6.3.2 統計學方法篩選特徵 163 6.3.3 模型篩選特徵 164 6.3.4 數學方法降維 165 6.4 數據抽樣 166 6.4.1 簡單隨機抽樣 167 6.4.2 系統抽樣 16

8 6.4.3 分層抽樣 168 6.4.4 整群抽樣 168 6.5 數據組合 169 6.5.1 merge函數 169 6.5.2 concat函數 170 6.6 特徵提取 171 6.6.1 數值型特徵 171 6.6.2 分類型特徵 171 6.6.3 字元型特徵 172 第7章 數據分析 175 7.1 入門實例 175 7.2 假設檢驗 177 7.2.1 基本概念 177 7.2.2 假設檢驗的步驟 178 7.2.3 統計分析工具 178 7.3 參數檢驗與非參數檢驗 179 7.3.1 正態性檢驗 179 7.3.2 方差齊性檢驗 181 7.3.3 分析檢驗結果 18

2 7.4 T檢驗 182 7.4.1 單樣本T檢驗 182 7.4.2 獨立樣本T檢驗 183 7.4.3 配對樣本T檢驗 183 7.5 方差分析 184 7.6 秩和檢驗 185 7.7 卡方檢驗 186 7.8 相關性分析 187 7.8.1 圖形描述相關性 188 7.8.2 正態數據的相關 分析 189 7.8.3 非正態數據的相關 分析 190 7.9 變數分析 190 7.9.1 單變數分析 190 7.9.2 多變數分析 191 7.10 TableOne工具 193 7.11 統計方法總結 194 第8章 機器學習基礎知識 196 8.1 基本概念 196 8.1.1 深

度學習、機器學習、 人工智慧 197 8.1.2 有監督學習、無監督 學習、半監督學習 197 8.1.3 訓練集、驗證集、 測試集 198 8.1.4 過擬合與欠擬合 198 8.1.5 常用術語 199 8.2 評價模型 199 8.2.1 方差、協方差、協 方差矩陣 200 8.2.2 距離與範數 204 8.2.3 回歸效果評估 207 8.2.4 分類效果評估 210 第9章 機器學習模型與工具 216 9.1 基於距離的算法 217 9.1.1 K近鄰算法 217 9.1.2 聚類算法 219 9.2 線性回歸與邏輯回歸 221 9.2.1 線性回歸 222 9.2.2 邏輯回歸

225 9.3 支持向量機 226 9.4 資訊熵和決策樹 230 9.4.1 信息量和熵 231 9.4.2 決策樹 234 9.5 關聯規則 236 9.5.1 Apriori關聯規則 237 9.5.2 FP-Growth關聯分析 240 9.6 貝葉斯模型 242 9.6.1 貝葉斯公式 242 9.6.2 樸素貝葉斯算法 244 9.6.3 貝葉斯網路 248 9.7 隱瑪律可夫模型 250 9.8 集成算法 254 第10章 模型選擇與相關技術 259 10.1 數據準備與模型選擇 259 10.1.1 預處理 259 10.1.2 選擇模型 260 10.2 自動機器學習框架

263 10.2.1 框架原理 263 10.2.2 Auto-Sklearn 264 10.2.3 Auto-ML 266 10.2.4 Auto-Keras 267 10.3 自然語言處理 269 10.3.1 分詞工具 269 10.3.2 TF-IDF 271 10.4 建模相關技術 274 10.4.1 切分數據集與交叉 驗證 274 10.4.2 模型調參 276 10.4.3 學習曲線和驗證 曲線 279 10.4.4 保存模型 282 第11章 大數據競賽平臺 283 11.1 定義問題 283 11.1.1 強人工智慧與弱 人工智慧 284 11.1.2 Datathon競

賽 285 11.2 算法競賽 286 11.2.1 大數據競賽平臺 優勢 287 11.2.2 Kaggle大數據 平臺 288 11.2.3 實戰

mysql匯出excel進入發燒排行的影片

使用Vue框架與Spring Boot建置題庫管理及精熟檢定系統：以Oracle OCA SQL為例

為了解決mysql匯出excel的問題，作者劉軒齊 這樣論述：

精熟檢定(Mastery Test)已經被廣泛用於專業證照及執照考試，判斷受測者是否具備足夠的專業能力。在教學上，尤其針對證照導向的課程，教師透過精熟測檢定以瞭解學生是否已精熟特定主題，藉此可動態調整的教學進度。教師執行精熟檢定時，若以人工的方式執行一連串的題庫管理、編製試卷、製作解答卷等活動，將造成極大的教學負擔，進而影響教學成效。本研究以 Oracle OCA SQL 證照考試教學為案例，使用 Vue 與 Spring Boot 框架，開發一題庫管理及精熟檢定系統，以減輕教師執行精熟檢定之教學工作負擔。題庫管理功能上，命題者以 Markdown 格式編制試題內容及其圖片，之後可以批量匯入

題庫並進行維護。命題者也能對試題貼標籤進行試題分類。此外，命題者可透過Excel匯入試題的三個試題參數：鑑別度、難度和機運度(pseudo-chance)，做為精熟檢定功能挑選試題的依據。在精熟檢定功能上，使用 Hambleton and De Gruijter (1983) 提出的測驗方法為基礎，在給予試題參數、檢定範圍及最小可接受之誤判率下，從題庫中選擇最少的試題數產生試題卷及解答卷，以進行精熟檢定。本研究開發之系統，提供教師一個題庫管理及精熟檢定測驗之工具，除了減輕教師教學負擔外，並能以更系統化的方式判斷學生學習精熟度。

精通軟體性能測試與LoadRunner實戰（第2版）

為了解決mysql匯出excel的問題，作者于湧 這樣論述：

本書在介紹軟體性能測試概念的基礎上，結合對實際測試案例的剖析，重點講解了性能測試實戰技術、Load Runner工具的使用技巧和實際工作中的問題解答。全書分為15章，內容從測試專案實戰需求出發，除講述了軟體測試的分類以及測試的流程等外，還重點講述了性能測試技術和LoadRunner11.0與12.60工具應用的實戰知識。   為了有效地解決工作中遇到的問題，本書基於實踐中經常遇到的問題匯總了幾十個解決方案。詳細的專案案例、完整的性能測試方案、計畫、用例設計、性能總結及相關交付文檔為您做好實際項目測試提供了很好的幫助，基於Load Runner和協力廠商工具物件的開發為您進行性能測試錦上添花，相

信本書一定會對您進行性能測試理論學習和實踐大有裨益。   本書圖文並茂，通俗易懂，適合性能測試設計人員、性能測試開發人員、性能測試分析人員、專案經理和測試組長參考學習，也可作為大專院校相關專業師生的學習用書，以及培訓學校的教材。 于湧，北京大學電腦專業畢業，一直從事軟體發展、軟體測試方面工作。從事程式師、高級程式師、高級測試經理等職位。擁有多年的軟體發展、軟體測試理論和實踐經驗。尤其擅長在自動化測試工具應用、測試理論、單元測試等方面知識。曾為多個軟體公司提供軟體測試理論、軟體性能測試理論、自動化測試性能工具 Load Runner、功能測試工具Quick Test Prof

essional等內容的指導和培訓工作。 第1章 軟體測試概述 1 1.1 軟體測試基礎 2 1.2 軟體相關概念解析 3 1.3 軟體測試的定義 3 1.4 軟體測試的分類 5 1.4.1 黑盒測試、白盒測試與灰盒測試 5 1.4.2 靜態測試與動態測試 7 1.4.3 單元測試、集成測試、系統測試與接受度測試 8 1.4.4 其他測試 13 1.5 軟體發展與軟體測試的關係 14 1.5.1 常見的幾種軟體發展模式 14 1.5.2 測試與開發各階段的關係 17 1.5.3 測試的經濟學觀念 18 1.6 軟體測試流程 19 1.6.1 測試

計畫 19 1.6.2 測試設計 20 1.6.3 測試執行 28 1.6.4 測試總結 31 1.7 測試自動化的意義 37 第2章 性能測試過程概述 39 2.1 性能測試的基本過程 40 2.2 性能測試需求分析 40 2.3 性能測試計畫 41 2.4 性能測試用例 42 2.5 測試腳本編寫 44 2.6 測試場景設計 44 2.7 測試場景運行 46 2.8 場景運行監控 47 2.9 運行結果分析 47 2.10 系統性能調優 47 2.11 性能測試總結 48 2.12 本章小結 49 2.13 本章習題及經典面試試題 49 2.14 本章

習題及經典面試試題答案 50 第3章 性能測試與LoadRunner相關概念 53 3.1　性能測試的基本概念 54 3.1.1 典型的性能測試場景 54 3.1.2 性能測試的概念及其分類 54 3.1.3 性能測試工具的引入 55 3.2 LoadRunner及樣常式式安裝過程 55 3.2.1 Windows版本的安裝過程 55 3.2.2 授權合約的應用 58 3.2.3 工具樣常式式的安裝過程 59 3.3　運行機制和主要組成部分 59 3.4 LoadRunner相關概念解析 61 3.4.1 集合點 61 3.4.2 事務 62 3.4.3 檢查點 6

3 3.4.4 思考時間 66 第4章 應用LoadRunner進行性能測試示例 68 4.1 LoadRunner測試過程模型 69 4.2 實例講解腳本的錄製、場景設計、結果分析過程 69 4.2.1 實例講解Web應用程式的應用 69 4.2.2 腳本處理部分 70 4.2.3 負載處理部分 80 4.2.4 系統性能改進意見 86 第5章 指令碼語言編寫基礎 87 5.1 認識LoadRunner指令碼語言 88 5.2 C語言基礎 89 5.2.1 資料類型 89 5.2.2 語句分類 95 5.2.3 基礎知識 104 5.3 關聯的應用 131 5

.3.1 什麼是關聯 132 5.3.2 如何做關聯 133 5.3.3 關聯函數詳解 137 5.3.4 基於實例的簡單關聯的139 5.3.5 基於實例的複雜關聯的應用 142 5.4 動態連結程式庫函數的調用 145 5.5 應用特殊函數的注意事項 147 5.6 自訂函數的應用 150 5.6.1 自訂函數僅應用於本腳本的實例 150 5.6.2 自訂函數的複用實例 152 5.7 IP欺騙的應用 153 第6章 深度解析LoadRunner 11.0功能的應用 156 6.1 VuGen的應用 157 6.2 協議的選擇 157 6.2.1 Vuser類型

157 6.2.2 協議選擇 159 6.3 腳本的創建過程 164 6.3.1 協議理解的誤區 165 6.3.2 B/S架構應用程式腳本的應用實例 165 6.3.3 C/S架構應用程式腳本的應用實例 168 6.4 腳本的參數化 174 6.4.1 參數化的方法及其技巧 174 6.4.2 資料分配方法 176 6.4.3 資料更新方式 176 6.4.4 基於實例應用資料分配資料更新方式 177 6.4.5 表資料參數類型 177 6.4.6 內部資料參數類型 179 6.5 調試技術 182 6.5.1 中斷點設置 182 6.5.2 單步跟蹤 182

6.5.3 日誌輸出 183 6.6 Controller的應用 184 6.7 場景設置描述 185 6.7.1 面向目標的場景設計 186 6.7.2 基於手動的場景設計 189 6.8 負載生成器 205 6.9 IP Wizard的應用 208 6.10 負載選項設置詳解 211 6.11 性能指標監控 213 6.12 Analysis的應用 218 6.13 結果目錄檔結構 219 6.14 Analysis Summary分析 220 6.15 事務相關資訊 220 6.15.1 分析概要事務相關資訊問題提出 220 6.15.2 結果概要事務相關

資訊問題分析 221 6.15.3 結果概要事務腳本設計及其相關設置 221 6.15.4 如何解決結果概要資訊計入思考時間的問題 223 6.15.5 如何知道每個虛擬用戶負載時的參數取值 224 6.15.6 如何將資料匯出到Excel文件中 228 6.15.7 如何對匯出的資料進行篩選 229 6.15.8 如何對結果資料進行有效的分析 230 6.16 輸送量相關資訊 232 6.16.1 概要分析輸送量等相關資訊問題提出 233 6.16.2 概要分析輸送量等相關資訊問題分析 233 6.16.3 概要分析輸送量等相關內容設計與實現 234 6.17 執行結果

分析過程 236 6.17.1 合併圖的應用 238 6.17.2 合併圖的3種方式 238 6.17.3 自動關聯的應用 239 6.17.4 交叉結果的應用 241 6.17.5 性能測試模型 242 6.17.6 性能瓶頸定位—拐點分析法 243 6.17.7 分析相關選項設置 243 6.18 主要圖表分析 246 6.18.1 虛擬使用者相關圖表 246 6.18.2 事務相關圖表 247 6.18.3 錯誤相關圖表 250 6.18.4 Web資源相關圖表 252 6.18.5 網頁診斷相關圖表 259 6.18.6 系統資源相關圖表 265 第7章

LoadRunner常見問題解答 268 7.1 如何突破參數的百條顯示限制 269 7.2 如何突破Controller可用腳本的50條限制 269 7.3 如何解決資料庫查詢結果過大導致的錄製失敗的問題 270 7.4 如何調整經常用到的相關協議 腳本範本 271 7.5 如何將Connect()中的密文改為 明文 272 7.6 如何添加並運用附加變數 274 7.7 如何解決腳本中的亂碼問題 276 7.8 如何在錄製時加入自訂 標頭 277 7.9 執行緒和進程運行方式有何 不同 278 7.10 如何實現腳本分步錄製 280 7.11 如何在腳本中應用常

量和陣列 281 7.12 VuGen中支援哪些步驟類型 282 7.13 如何處理ASP.NET中的ViewState 283 7.14 如何理解Return的返回值 287 7.15 如何解決負載均衡將壓力作用到一台機器的問題 289 7.16 如何對Apache伺服器上的資源使用情況進行監控 290 7.17 如何在腳本中加入DOS命令 291 7.18 如何下載並保存文件到本地 292 7.19 如何理解常用圖表的含義 295 7.20 基於目標和手動場景測試有何聯繫和不同 296 7.21 如何在命令列下啟動Controller 299 7.22 如何解決由於設

置引起的運行失敗問題 299 7.23 如何實現對伺服器系統資源的監控 300 7.24 如何實現對資料伺服器的監控 304 7.25 如何實現對Web應用程式伺服器資源的監控 307 7.26 如何在Analysis圖表中添加分析注釋 309 7.27 如何確定登錄達到回應時間為3秒的指標 311 7.28 如何使用自動關聯對測試結果進行分析 313 7.29 如何根據分析結果判斷性能有所改善 314 7.30 如何對圖表進行合併並定位系統瓶頸 316 7.31 如何應用Java Vuser驗證演算法的執行效率 317 7.32 如何用程式控制網站的訪問次數 321 7

.33 幾種不同超時的處理方法 325 7.34 如何才能將日期類型資料參數化到腳本中 326 7.35 如何自訂請求並判斷返回資料的正確性 330 7.36 LoadRunner如何運行WinRunner腳本 332 7.37 LoadRunner如何利用已有文本數據 335 7.38 如何能夠產生樣常式式的Session 337 7.39 如何能夠實現Ping IP的功能 339 7.40 如何在Vugen中自訂工具列按鈕 339 7.41 如何在Vugen的Tools菜單中添加功能表項目 341 7.42 如何在Vugen中給功能表項目定義快速鍵 342 7.43 為

什麼結果匯出時會出現異常 343 7.44 如何增大網頁細分圖顯示的URLS長度 344 7.45 如何設置登錄的用戶名和口令 344 7.46 如何在執行反覆運算時退出腳本 346 7.47 如何使用鍵盤快速鍵 347 7.48 如何手動轉換字串編碼 348 7.49 如何理解結果目錄檔結構 349 7.50 如何監控Tomcat 350 7.51 如何在UNIX系統下用命令列運行腳本 354 7.52 如何使用C函數進行腳本跟蹤 355 7.53 如何知道腳本對應路徑下文件的含義 356 7.54 如何結合企業特點進行性能測試 367 7.55 如何應用性能測試常用

計算公式 369 7.56 如何掌握“拐點”分析方法 371 7.57 如何發現性能測試的規律 372 7.58 如何編寫性能測試用例 373 7.59 如何對MySQL資料庫進行查詢操作 375 7.60 為何無法與Load Generator通信 378 第8章 全面掌握LoadRunner 12 380 8.1 認識LoadRunner 12 381 8.1.1 揭開LoadRunner 12的神秘面紗 381 8.1.2 介面更加友好的LoadRunner 12的Vugen 381 8.1.3 LoadRunner 12創建腳本與解決方案 381 8.1.4 更加

直觀的錄製報告 384 8.1.5 關聯操作原來如此簡單 384 8.1.6 請求資訊的過濾與請求分類統計 385 8.1.7 腳本參數化 387 8.1.8 快照頁相關資訊 388 8.1.9 運行時資料頁相關信息 388 8.1.10 錯誤頁相關資訊 389 8.1.11 任務頁相關資訊 390 8.1.12 輸出頁相關資訊 390 8.1.13 縮略圖資源管理器頁相關資訊 391 8.2 VuGen功能改進與實用操作 392 8.2.1 VuGen屬性 392 8.2.2 步驟工具箱 393 8.2.3 C語言的腳本代碼著色 394 8.2.4 代碼完成 39

4 8.2.5 書簽 395 8.3 同步錄製和非同步錄製 396 8.3.1 非同步通信的3種方式 397 8.3.2 如何創建非同步腳本 398 8.3.3 非同步通信相關函數 399 8.4 Controller功能改進與實用操作 399 8.4.1 Controller對JMeter腳本的支持 400 8.4.2 如何添加基於Eclipse開發者的外掛程式 408 8.4.3 應用VuGen開發Selenium腳本 409 8.4.4 在Eclipse IDE中調用LoadRunner API實現Selenium腳本開發 416 第9章 基於介面的性能測試實戰 4

24 9.1　LoadRunner與其在介面測試中的應用 425 9.1.1 性能測試介面需求 425 9.1.2 介面測試功能性用例設計 430 9.1.3 測試用例腳本實現（介面功能性驗證） 432 9.2 LoadRunner在介面性能測試中的應用 440 9.2.1 介面測試性能用例設計 440 9.2.2 測試用例腳本實現 441 9.2.3 性能測試場景執行 443 9.2.4 性能測試執行結果分析與總結 448 第10章 性能監控方法和性能監控工具應用 450 10.1 概述 451 10.2 進程相關指標和監控技術 451 10.2.1 Windows

作業系統任務、進程 451 10.2.2 Windows作業系統任務、進程監控技術 451 10.2.3 Windows作業系統任務、進程關閉技術 456 10.2.4 Linux作業系統任務、進程監控技術 458 10.2.5 Linux作業系統進程監控技術 459 10.2.6 Linux作業系統進程終止技術 462 10.3 CPU相關指標和監控技術 464 10.3.1 CPU相關指標監控技術 464 10.3.2 Windows作業系統中CPU相關指標監控技術 464 10.3.3 Linux作業系統中CPU相關指標監控技術 467 10.4 記憶體相關指標和監控

技術 471 10.4.1 記憶體相關指標監控技術 471 10.4.2 Windows作業系統中記憶體相關指標監控技術 472 10.4.3 Linux作業系統中記憶體相關指標監控技術 477 10.5 磁片I/O相關指標和監控技術 480 10.5.1 磁片I/O相關指標監控技術 480 10.5.2 Windows作業系統磁片I/O相關指標監控技術 482 10.5.3 Linux作業系統磁片I/O相關指標監控技術 490 10.6 Nmon工具 493 10.6.1 Nmon工具介紹 493 10.6.2 Nmon工具的使用 493 10.7 Spotlight工

具 502 10.7.1 Spotlight工具介紹 502 10.7.2 Spotlight on Oracle 502 10.7.3 Spotlight on Unix 511 第11章 性能測試專案實施過程及文檔寫作 515 11.1 基於不同使用者群的性能測試 516 11.2 接受度測試通常提交的成果物 516 11.3 接受度測試專案完整實施過程 517 11.4 專案預算和專案立項 518 11.4.1 專案預算和專案立項 518 11.4.2 專案預算相關內容及樣表展示 518 11.5 專案準備階段及接受度測試方案編寫 519 11.5.1 專案人員入

場 519 11.5.2 專案調研 520 11.5.3 接受度測試方案 520 11.5.4 接受度測試方案索引目錄結構 520 11.5.5 接受度測試方案的“引言” 523 11.5.6 接受度測試方案的“系統簡介” 524 11.5.7 接受度測試方案的“測試目標和標準” 524 11.5.8 接受度測試方案的“測試需求分析” 525 11.5.9 接受度測試方案的“測試策略” 525 11.5.10 接受度測試方案的“專案實施階段” 529 11.5.11 接受度測試方案的“測試實施安排” 533 11.5.12 接受度測試方案的“測試計畫” 534 11.5

.13 接受度測試方案的“品質保證” 535 11.5.14 接受度測試方案的“缺陷管理” 539 11.5.15 接受度測試方案的“專案溝通” 541 11.5.16 接受度測試方案的“工作產品” 541 11.6 接受度測試實施過程及性能測試計畫編寫 541 11.6.1 性能測試計畫 542 11.6.2 性能測試計畫索引目錄結構 542 11.6.3 性能測試計畫的“簡介” 543 11.6.4 性能測試計畫的“測試業務及性能需求” 545 11.6.5 性能測試計畫的“測試環境” 545 11.6.6 性能測試計畫的“測試策略” 546 11.6.7 性能測試計

畫的“命名規範” 549 11.6.8 性能測試計畫的“用例設計” 550 11.6.9 性能測試計畫的“場景設計” 551 11.6.10 性能測試計畫的“測試資料準備” 552 11.6.11 性能測試計畫的“計畫安排” 552 11.6.12 性能測試計畫的“局限條件” 553 11.6.13 性能測試計畫的“風險評估” 553 11.6.14 性能測試計畫的“交付產品” 553 11.7 接受度測試實施過程 553 11.7.1 性能測試腳本設計 554 11.7.2 性能測試腳本數據準備 559 11.7.3 性能測試場景設計 560 11.7.4 性能測試場

景監控與場景執行 562 11.7.5 性能測試結果分析 566 11.7.6 性能調優 567 11.8 接受度測試總結及其性能測試總結的編寫 568 11.8.1 某單位某系統驗收測試結論 568 11.8.2 某單位某系統驗收測試交付清單 569 11.8.3 某單位某系統驗收測試報告 569 11.8.4 某單位某系統驗收測試性能測試報告 577 11.8.5 功能/性能測試缺陷遺留評審確認表格 584 11.8.6 專案管理相關表格 584 11.9 專案驗收相關文檔編寫 586 11.9.1 驗收申請 587 11.9.2 工作量確認 587 第12章 性

能測試案例—系統實現框架對比 588 12.1 方案設計 589 12.1.1 專案性能測試需求分析 589 12.1.2 性能測試需求 589 12.1.3 系統架構 590 12.1.4 性能測試策略 590 12.1.5 測試資源 591 12.1.6 測試監控 592 12.1.7 里程碑計畫 594 12.1.8 測試準則 594 12.1.9 測試風險 595 12.2 測試執行 595 12.2.1 腳本編寫 595 12.2.2 測試過程 598 12.3 測試報告 600 12.3.1 性能對比結論摘要 600 12.3.2 問題分析 601

12.3.3 測試結果對比 602 12.3.4 性能對比結論 606 第13章 Web前端性能測試工具應用 607 13.1 前端性能測試 608 13.2 HttpWatch工具 608 13.2.1 HttpWatch簡介 608 13.2.2 HttpWatch工具的使用 608 13.3 DynaTrace Ajax工具 616 13.3.1 DynaTrace Ajax簡介 616 13.3.2 DynaTrace Ajax工具的使用 616 13.4 Firebug工具 620 13.4.1 Firebug簡介 620 13.4.2 Firebug工具的

使用 621 13.5 YSlow工具 623 13.5.1 YSlow簡介 623 13.5.2 YSlow工具的使用 624 13.6 前端性能改進 625 13.6.1 減少請求數量 625 13.6.2 應用緩存技術 627 13.6.3 CDN技術 630 13.6.4 減少DNS解析時間 630 13.6.5 壓縮內容 631 13.6.6 其他方法 631 第14章 不同協定腳本應用實例講解 633 14.1 一種特殊的資料庫性能測試方法 634 14.1.1 資料庫集群專案背景 634 14.1.2 批次處理方式解決方案 635 14.2 手工編寫

FTP腳本 637 14.2.1 手工編寫腳本的策略 637 14.2.2 基於實例手工編寫FTP腳本 637 14.2.3 腳本編寫注意事項 639 14.3 Foxmail郵件的發送腳本 640 14.4 .NET 2008外掛程式在開發環境中的應用 643 14.5 Windows Sockets協議腳本應用 647 14.6 Terminal Emulation協議腳本應用 654 14.7 Citrix協定腳本的應用 660 14.7.1 Citrix簡單介紹 660 14.7.2 Citrix相關配置說明 660 14.8 EdgeSight 663 14.

8.1 EdgeSight簡單介紹 664 14.8.2 EdgeSight的使用方法 664 14.9 資料庫相關協定應用 669 14.9.1 工具支援哪些資料庫相關協定 669 14.9.2 資料庫函數說明 669 14.9.3 資料庫腳本關聯 673 14.10 Flex協定腳本應用 674 14.10.1 Flex簡介 674 14.10.2 Flex腳本 674 14.10.3 Flex腳本關聯 675 14.11 Real協定腳本應用 677 14.11.1 Real簡介 677 14.11.2 Real腳本 677 14.12 Web Services

協議腳本應用 679 14.12.1 Web Services簡介 679 14.12.2 Delphi Web Services樣常式式 683 14.12.3 Web Services腳本 690 第15章 利用高階語言開發性能測試輔助工具 695 15.1 LoadRunner場景運行控制器 696 15.2 LoadRunner場景運行控制器原始程式碼 698 15.2.1 場景運行控制器首介面原始程式碼 698 15.2.2 場景運行控制器原始程式碼 700 15.2.3 系統設置原始程式碼 707 15.2.4 作品相關原始程式碼 708 15.3 前端性能測

試自動化 713 15.4 HttpWatch前端性能測試自動化腳本 714 15.5 基於高階語言調用HttpWatch完成前端性能測試 719

智慧監控資訊系統實務場域建置與AI瑕疵檢測技術開發

為了解決mysql匯出excel的問題，作者吳冠儒 這樣論述：

本論文主要在開發醫院空調智慧監控系統、產線報告書數位化系統及瑕疵檢測系統三大方向。醫院空調智慧監控系統主要針對醫院樓宇架設監控伺服器並搭配區域網路、Modbus等通訊方式使樓宇內部之控制器、機台設備彼此連通，並以網頁方式監看及控制各機台數據達成醫院空調智慧監控系統。產線報告書數位化系統則是將傳統工廠繁瑣之派單流程進行數位化，依照MES系統為其架設一量身打造伺服器並運用網頁語言及伺服器工具將工單、零件、客戶等資訊儲存於伺服器內，使其能新增、編輯、審核及列印訂單並匯出Excel、與既有ERP系統進行資料導入及結合自動寄信、客戶管理等功能，使整個流程智慧、方便又快速。最後，瑕疵檢測系統方面則是針對

電子零件進行深度學習，並結合物聯網裝置、資料庫及網頁相關技術，建立一套瑕疵檢測系統並呈現在資訊看板。