性能测试报告(A)

最新推荐文章于 2024-04-09 19:42:47 发布

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性能测试概述

qq_53869058的博客

06-14

2053

性能测试是指对软件系统在不同负载条件下的性能进行测试，以验证系统的可扩展性、资源利用率、响应时间等性能指标是否符合预期，包括负载测试、压力测试、并发测试、容量测试、性能分析等。性能测试的目的是为了评估系统在实际使用中的性能表现，以便优化系统的性能，提高用户体验。

电商平台性能测试报告

堪比小白的博客

08-05

7372

性能测试报告 概况 A3Mall是一个电商系统平台，是一个面向B2B、B2C的电商平台。 1.1测试背景 A3Mall电商平台通过体验用户反馈业务市场调研及分析，项目部门与业务部门进行交流沟通，确保用户反馈后的有效需求说明书，参照用户需求绘制产品规格书。 1.2测试目的编写本文档的目的是用于指导A3Mall 1.3系统...

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性能测试报告（实例）

虫师

02-21

2993

上一篇博文主要通过两个例子让测试新手了解一下测试思想，和在做测试之前应该了解人几点，那么我们在如何完成一次完整的性能测试呢？ 测试报告是一次完整性能测试的体现，所以，这里我给出一个完整的性能测试报告，相信通过这个报告，我们会整性能测试有个整体的了解，知道我们在以后做性能测试时需要做哪些工作。注明：1.性能测试报告模板很多，这不是一个空洞的模板，是一个完整的测试报告。

性能测试报告模版

08-06

本测试报告用于说明XXX系统中的内存溢出压力测试结果。根据客户反馈的情况，XXX系统存在内存溢出的问题，主要体现在系统运行一段时间后，做任意业务操作，会引发内存溢出问题，针对这种情况，分析WEB服务器的配置，执行本次性能测试。

性能测试报告(D)

iteye_7163的博客

03-28

116

a) 二层模块

分析rocketMq

tuyf_hs的专栏

03-09

195

代码地址：git@github.com:tuyf/kafka.git 主要四个实例：第一个： Java访问rocketMq 见类Producer 和Consumer 第二个： Spring整合rocketMq 见类SpringProducer和SpringConsumer 第三个：基于rocketMq的消息顺序处理在order package下...

aliyun云服务器硬件性能测试

weixin_30776863的博客

08-11

146

1、所购买阿里云服务器信息 2、dd命令测试 3、转载于:https://www.cnblogs.com/zsmynl/p/4719744.html

mysql性能测试报告_性能测试报告

weixin_42322467的博客

02-28

1424

性能测试报告Sharding-JDBC性能测试报告测试结果概述1、性能损耗测试：服务器资源充足、并发数相同，比较JDBC和Sharding-JDBC性能损耗，Sharding-JDBC相对JDBC损耗不超过7%2、性能对比测试：服务器资源使用到极限，相同的场景JDBC与Sharding-JDBC的吞吐量相当3、性能对比测试：服务器资源使用到极限，Sharding-JDBC采用分库分表后，Shard...

loadru1nner性能测试报告A.docx

11-07

..loadru1nner性能测试报告A.docx

loadru1nner性能测试报告A.pdf

11-07

..loadru1nner性能测试报告A.pdf

制冷压缩机性能测试实验报告.pdf

09-17

本次实验报告的核心主题是制冷压缩机性能测试。实验的目标是让学生通过实际操作和理论学习，掌握制冷压缩机性能测定的原理与方法，并加深对容积式制冷压缩机工作原理及性能的理解。实验通过第二制冷剂量热器法对家用...

loadrunner案例性能测试报告.doc

03-14

【性能测试报告】 1. 引言 1.1 目的本性能测试报告的主要目的是评估和验证我们的系统在高并发情况下的稳定性和效率。通过模拟真实用户的行为，我们旨在确保系统在承受大量负载时仍能保持理想的响应时间和资源利用...

Nats服务性能测试报告

m0_49706119的博客

04-09

1711

Nats服务性能测试报告，基于每条40KB大小的消息，测试单机实时性能，流性能，以及集群流性能。

[原创]存储过程性能测试

weixin_30776863的博客

12-25

164

[原创]存储过程性能测试转载于:https://www.cnblogs.com/mayingbao/p/4184704.html

基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）

12-03

本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）

12-03

内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性；阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。

UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）

最新发布

12-03

内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。

基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip

12-03

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)

12-03

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，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma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)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法；阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。