JMeter

使用JMeter进行性能测试

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/l-jmeter/
内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库,其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。 该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处,还会借助 HTML 标签来呈现这些差异,从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。 这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串,并生成一个 HTML 输出结果,这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。 此外,通过运用 CSS,用户可以进一步调整差异展示的样式,使其与项目或网站的现有设计风格相协调。 在使用 `htmldiff` 之前,需要先完成该库的安装。 如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile,可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句,随后执行 `bundle install` 命令进行安装。 如果没有 Gemfile 文件,也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。 在编程实现时,可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串,并获取相应的 HTML 输出。 例如:```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本,现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异,其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围,而...
06-14
### JMeter 使用指南与下载相关信息 JMeter 是一款由 Apache 组织开发的开源压力测试工具,广泛应用于软件性能测试和接口测试。以下是关于 JMeter 的使用指南及下载的相关信息。 #### 1. JMeter 的适用场景 JMeter 主要用于对软件系统进行压力测试,包括但不限于以下场景: - Web 应用的压力测试。 - 数据库查询性能测试。 - FTP 服务测试。 - 接口测试(如 RESTful API 和 SOAP 服务)[^2]。 #### 2. JMeter 的下载 JMeter 提供了跨平台的支持,用户可以根据自己的操作系统选择合适的安装方式。 - **Windows 系统** 访问 JMeter 官方网站,下载适用于 Windows 的安装包。解压后即可运行 `jmeter.bat` 文件启动工具[^1]。 - **macOS 系统** 使用 Homebrew 包管理工具安装 JMeter,命令如下: ```bash brew install jmeter ``` 安装完成后,可以通过终端直接启动 JMeter。 - **Linux 系统** 对于大多数 Linux 发行版,可以使用系统的包管理工具安装 JMeter。例如,在 Ubuntu 上执行以下命令: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install jmeter ``` 如果需要最新版本,建议从官网下载 zip 包并手动解压[^2]。 #### 3. JMeter 的安装要求 在安装 JMeter 之前,需要确保系统已正确配置 JDK 环境。推荐使用 JDK 1.8 或更高版本。以下是配置 JDK 环境变量的示例步骤: - 设置 `JAVA_HOME` 指向 JDK 安装路径,例如: ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 ``` - 更新 `Path` 和 `CLASSPATH`: ```bash export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar ``` 完成上述配置后,解压 JMeter 的 zip 包,并运行启动脚本即可[^4]。 #### 4. 使用 JMeter 进行接口测试的基本流程 使用 JMeter 进行接口测试通常遵循以下基本步骤: 1. 创建测试计划。 2. 添加线程组以定义并发用户数。 3. 配置 HTTP Cookie 管理器以处理会话状态。 4. 设置 Http 请求默认值,简化请求配置。 5. 添加 Sampler(HTTP 请求),指定接口 URL、方法类型等参数。 6. 配置断言以验证响应是否符合预期。 7. 添加监听器(如查看结果树、图形结果、聚合报告等)以分析测试结果[^3]。 ```python # 示例:通过 Python 调用 JMeter CLI 执行测试计划 import subprocess def run_jmeter(test_plan_path): command = f"jmeter -n -t {test_plan_path} -l result.jtl" subprocess.run(command, shell=True) run_jmeter("example_test_plan.jmx") ``` ### 注意事项 - 确保 JDK 版本与 JMeter 兼容。 - 下载 JMeter 时,请访问官方站点以避免下载到不可信的第三方版本。
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