测试 performance time

最新推荐文章于 2024-11-12 14:17:28 发布
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博客提供了HttpWatch的下载链接，即http://www.httpwatch.com/download/ ，可用于相关性能测试等信息技术操作。
http://www.httpwatch.com/download/
区块链成熟度评测报告（1）——功能性对比
区块链大本营
01-04 7484
背景 区块链在本质上，是一个共享、可信的公共总账，任何人都可以对它进行核查，但不存在一个单一的用户可以对它进行控制。在区块链系统中的参与者们，会共同维持总账的更新：它只能按照严格的规则和共识来进行修改。区块链被视为下一代全球信用认证和价值互联网的基础协议之一。 金融业被视作区块链落地的最佳场景，根据金融业对区块链的应用需求，我们对三个区块链系统（Fabric、商业区块链A、商业区块链B）进行了
Performance Test中时间测试
DeepIndeed
12-25 857
引言 在项目中或者研究中，经常需要对系统性能进行测试，今天将对我在研究生期间项目中用到的性能测试的有关东西进行简单总结。 程序运行时间 使用linux 命令time进行运行整个程序 time main_exe 使用在测试程序中打印系统时间的方法 获取最佳性能 #include <time.h> #include <sys/time.h> // static ...
你了解 Performance Timeline Level 2 吗？
weixin_34068198的博客
04-13 394
什么是 Performance Timeline？ Performance Timeline是W3C性能小组提出的一个规范，定义了让开发者在应用整个生命周期内收集各种性能指标的接口。 最新的Performance Timeline Level 2标准，取代了第一版Performance Timeline标准，它包括了以下三点： 扩展了Performance接口的基本定义 在Web Workers...
性能分析—前端性能监测
雷雨天的雷胖子
06-05 3895
前端性能监测
页面打开计算性能 利用performance.timing进行性能分析
lotte
07-04 4295
window.onload = function(){ setTimeout(function(){ let t = performance.timing console.log('DNS查询耗时 ：' + (t.domainLookupEnd - t.domainLookupStart).toFixed(0)) console.log('...
Performance — 前端性能监控利器
z69183787的专栏
11-12 1万+
https://www.cnblogs.com/bldxh/p/6857324.html 最近在写一个监控脚本，终于有机会接触到了这一块，整理后写下了本文。 Performance是一个做前端性能监控离不开的API，最好在页面完全加载完成之后再使用，因为很多值必须在页面完全加载之后才能得到。最简单的办法是在window.onload事件中读取各种数据。 属性 timing （P
性能测试performance test
qq_34412985的博客
01-06 3760
性能测试概念： 负载测试：load testing :用户数量：性能指标 压力测试：stress testing 高压力：系统是是怎么死的，基于压力准备预案（临时增加带宽，多个cpu）      cpu，内存，硬盘，带宽，数据库 容量测试：最大支撑的数量 性能测试评价指标： 1.响应时间：response Time 从用户角度评价系统的处理速度。经验值：2秒特别流畅，5秒稍微有点慢，10...
性能测试总结（performance testing）（一）
热门推荐
柒年
09-04 11万+
1、为什么要做性能测试？ 1）目前绝大多数应用都是基于网络的分布式应用，我们无法知道用户数量，用户场景的不确定性，导致系统测试时，不仅仅是功能，业务逻辑，接口测试，还要测试系统性能。一个用户没问题，但是用户一旦多了就可能出现各种各样的问题，所以需要进行系统性能测试。 2）用户数量增加，系统负债增加，进行系统性能测试，知道系统承受的并发用户数量，带宽是否够用，cpu是否够用，内存是否够用，硬盘速...
性能测试（Performance Testing）
ownxi的博客
11-12 764
性能测试（Performance Testing）是一种通过模拟用户负载和系统资源消耗的方式，评估软件应用、系统或硬件在一定负载下的表现和响应能力的测试类型。其主要目的是确保系统在预期的使用条件下能够稳定、高效地运行。
精选资源
clickhouse测试数据On_Time_Reporting__201901-202102.tar.gz
05-21
clickhouse测试数据On_Time_Reporting_Carrier_On_Time_Performance_201901-202102.tar.gz 官方网站下载的数据，按月分区压缩，大约1200万行，压缩后文件大小603MB。 2019年之后的数据，跟之前的好像不太一样。 某些...
精选资源
performance-plugin:Jenkins CI的性能测试运行和报告
05-06
"performance-plugin"就是其中一款专门用于性能测试报告的插件。它支持集成各种性能测试工具，如Apache JMeter，以便在每次构建过程中运行性能测试，并生成详细的测试报告，帮助开发者了解应用在不同负载下的表现。 ...
CPU Performance测试（CoreMark、BenchMark）
EmLinuxDeveloper的博客
06-05 6215
CoreMark跑分测试，RISC-V以及ARM平台测试CPU Performance BenchMark
基于Linux Rational Performance Tester自动化测试研究
CatTalk
04-02 1411
1.工具简介 Rational Performance Tester 是一个为测试 Web 应用程序设计的软件，它的功能是在部署之前捕获并更正性能问题。Rational Performance Tester 通过模拟并发用户的数量，产生一系列报告，这些报告被清晰的标志出来显示 Web 页面的性能、URL 和事务等信息，来帮助工程师在部署之前查明系统的瓶颈。高级的特性包括在每一个用户组的行为和使用
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
12-20
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
最新发布
12-20
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
12-20
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
12-20
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【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
ollama performance 测试
05-23
### Ollama性能测试方法与结果 Ollama 是一种用于运行大型语言模型的服务端工具，其性能测试通常涉及多个方面，包括响应时间、吞吐量以及资源利用率等。以下是关于 Ollama 性能测试的一些常见方法及其可能的结果： #### 测试环境配置 为了获得可靠的性能数据，需先定义清晰的测试环境参数。这包括硬件规格（CPU 型号、内存大小）、操作系统版本以及网络条件等[^1]。此外，还需指定所使用的具体语言模型名称及其规模。 #### 请求模式设计 在实际操作过程中，可以采用不同的请求模式来评估系统的负载能力。例如，通过模拟并发用户的查询行为来进行压力测试；或者发送一系列长度各异的输入文本以观察处理速度的变化趋势[^2]。 #### 数据收集与分析 利用专业的监控工具记录下每次实验中的关键指标数值，比如平均推理延迟、每秒完成的任务数量(PER)等。通过对这些原始数据进行统计学上的计算得出最终结论——即该部署方案下的整体表现水平如何[^3]。 ```python import time from ollama import Client def measure_performance(client, prompt_list): start_time = time.time() responses = [] for prompt in prompt_list: response = client.generate(prompt=prompt) responses.append(response) end_time = time.time() total_duration = end_time - start_time return { 'total_requests': len(prompt_list), 'total_time_seconds': round(total_duration, 2), 'average_latency_ms': round((total_duration / len(prompt_list)) * 1000, 2) } # Example usage of the function with a hypothetical list of prompts. prompts_to_test = ["Tell me about AI", "Explain quantum computing"] client_instance = Client() performance_metrics = measure_performance(client=client_instance, prompt_list=prompts_to_test) print(performance_metrics) ``` 以上代码片段展示了一个简单的Python脚本例子，它能够帮助我们测量给定一组提示词情况下OLLAMA服务的实际执行效率情况。
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