新手学jmeter的第二天(2)

本文详细介绍如何使用JMeter进行1000并发的数据压测,包括设置线程组、配置HTTP请求及查看结果的方法。同时,文章还介绍了如何通过JMeter连接数据库并执行SQL查询,涉及JDBC驱动配置、线程组设置、元件添加与配置等关键步骤。

一、对数据进行压测(1000并发)

1打开jmeter创建一个线程组:
在这里插入图片描述
2.设置1000的并发数:
在这里插入图片描述
然后创建一个http线程:

在这里插入图片描述
3.创建聚合报告、察看结果树、用表格察看结果:
在这里插入图片描述
4.写上数据:
在这里插入图片描述
5.运行后结果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二、用jmeter连接数据库,并对其进行SQL语句查询

1.1、点击测试计划,再点击“浏览”,把JDBC驱动添加进来:
在这里插入图片描述
ps:JDBC驱动一般的位置在java的安装地址下,路径类似于: \java\jre\bin\
文件为:mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar
没有这个文件的话,可以去网上下载,然后放到上面的路径下

2.添加一个线程组,并配置好线程数、启动时间、循环次数:
在这里插入图片描述
3.右键点击线程组,再添加一个配置元件:JDBC Connection Configuration:
在这里插入图片描述
4.配置该元件:在数据库名后添加“?serverTimezone=UTC”这个可以防止乱码的报错提示
在这里插入图片描述
5.右键点击“线程组”,再添加一个采样器:JDBC request:
在这里插入图片描述
6.配置jdbc request:
在这里插入图片描述
7、在你的数据库里建一个表,表里添加一些数据
在这里插入图片描述
之后在jdbc request里写SQL语句:
1.先写一个查询表里所有数据:
在这里插入图片描述
SQL语句查询结果为:
在这里插入图片描述
出现绿色就代表没有出错,如果出现红色就代表出错了,可以再相响应数据里找到出错的提示,之后你可以根据错误提示去百度搜素解决办法了。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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