Eclipse编译JMeter-2.9源码

本文档提供了详细的步骤说明如何解压并配置Apache JMeter源代码,包括所需依赖库的下载、Eclipse项目的设置及注意事项等。

1. 解压:apache-jmeter-{version}_src.zip 

 

2. src的lib内不提供工程依赖的jar包,所以需要手工下载

a. 确认系统已经安装并配置Ant
b. 如果是代理上网的机器需要为Ant配置代理信息:
Windows用户请修改$ANT_HONE\bin\ant.bat,
Linux用户修改$ANT_HOME\bin\ant.sh
在文件内增加一条命令:set ANT_OPTS=-Dhttp.proxyHost=代理的Host -Dhttp.proxyPort=代理的端口
c. 导航至JMeter根目录,可以看到build.xml文件。执行命令:ant download_jars

 

 3. 修改JMeter根目录下的eclipse.classpath文件的文件名->.classpath

注意:此方法可能只支持Eclipse 3.2版本。官方文档这么说:

[This has been tested with Eclipse 3.2. It may not work with other versions.]

 

 4. 打开Eclipse,新建工程,取名JMeter1,新建时,需修改build的output目录。因为默认的目录名为bin,会覆盖JMeter的bin目录下的脚本。具体操作见下图(本图中改名为build):



 

 5. 对创建的新工程import(File System)。导入的源目录选择JMeter的根目录,目标目录选择新建的项目根目录。



 

6. 点击Finish完成。

 

7. 此外,请注意,使用JDK6或以上版本。

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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