6、性能测试中的协作之美

性能测试中的协作之美

1. 实时协作的价值

在一次交流中,引入开发者视角进行实时协作,这让各方不仅能更好地理解彼此的关注点,还能对使用模型各方面的投资回报率进行对比讨论,而非像之前数周那样各自为战。这次协作中绘制的白板草图,后来成为了用户社区建模语言(UCML™)的灵感来源,该语言如今已被全球众多性能测试人员用作系统使用建模和文档记录的首选方法。若想了解更多关于 UCML 的信息,可访问 http://www.perftestplus.com/articles/ucml.pdf

2. 并非内存泄漏的“内存泄漏”

在 eVersity 项目中,经过近两个月,有了相对完整的系统使用模型后,开始逐步增加负载测试。单用户和 10 用户测试的性能表现优于预期,于是进行了 100 用户测试。测试约一小时后,查看散点图发现访问应用服务器的页面在测试开始约 10 分钟后开始变慢,且越来越慢。手动浏览网站正常,检查负载生成工具的日志文件也未发现脚本错误。再次测试并手动使用网站时,15 分钟后也出现页面变慢的情况。于是联系项目架构师 Sam,告知其应用服务器存在内存泄漏问题。
Sam 简单检查后认为是测试工具的问题,挂断电话。此后两天,多次重新运行测试、查看日志文件、创建表格和图表、在项目会议上展示、提交缺陷报告,并让 Sandra 在测试时使用应用程序,大家都认为这像是内存泄漏问题,两天后 Sam 也承认看起来像,但仍坚称不是。
第三天晚,Sam 让再次进行测试。20 分钟后他回电询问测试情况,此时测试结果良好。原来他

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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