1、使用Jmeter做简单的测试

本文详细介绍了如何使用JMeter进行性能测试,包括安装与运行、设置语言、添加线程组模拟用户并发、配置HTTP请求、添加请求头、聚合报告查看TPS等关键指标,以及结果树查看HTTP响应结果,最后清理测试结果准备下一轮测试。

一、安装并运行:

下载Jmeter之后解压。我解压到G盘,然后直接运行 G:\apache-jmeter-4.0\bin\jmeter.bat 即可。

二、设置语言。

Options --> choose language -->chinese(Simplified)

三、添加线程组。(添加模拟用户)

  • 线程数:模拟的用户数,这里我模拟2000个用户。
  • Ramp-Up Period(in seconds):代表隔多长时间执行,0代表同时并发。设置线程数需要多长时间全部启动。如果线程数为2000 ,准备时长为1 ,那么需要1秒钟启动2000个线程。
  • 循环次数:每个线程发送请求的次数。如果线程数为2000 ,循环次数为10 ,那么每个线程发送10次请求。总请求数为2000*10=20000 。如果勾选了“永远”,那么所有线程会一直发送请求,直到点击上面的“停止”按钮。

四、添加HTTP请求。

五、如果有专门的HTTP请求头。可以添加http请求头。

如下:添加之后对所有当前线程的请求起作用。发送请求的时候会带上这个请求头。

六、添加聚合报告。

聚合报告用来查看 tps 等指标。

七、添加“查看结果树”

“查看结果树” 用来查看HTTP请求返回的结果。

八、运行测试。

九、停止测试,清除测试结果。

在进行下一次测试之前,要把上一次的测试结果清除掉。

转载于:https://my.oschina.net/kunBlog/blog/3061528

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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