一些学习小记

本文分享了一位性能测试工程师在使用JMeter进行性能测试时遇到的问题及解决方案,强调了时间管理、独立解决问题、克服恐惧心理和日志分析的重要性。

最近半个月一直在解决jmeter 遇到的一个小问题

特别 特别*10的简单,为什么一直解决不了,下面我来总结一下

1.没时间?(在给自己找借口)

2.懒得研究,就一直改自己认为的脚本错误,从而浪费了更多的时间

3.因为jmeter 是用liunx上传脚本 Jenkins 构建,而这两种都是自己不熟悉的 所以有点害怕

4.不懂得日志的重要性

解决的办法

1.时间就是海绵的水,利用下班的时间 每天一个小时就会发现自己比别人成长很多

2.发现问题,一定要好好研究一下是哪里的错误,不要意味的问人和百度,因为不懂报的什么错,就算问也会词不达意,导致别人根本不懂你在说什么

3.对自己不熟悉工具,不要害怕,害怕也要上 因为害怕而退缩只会让自己停留在这里

4.最最重要的,从功能测试转性能测试的我,没有看日志的习惯,一方面觉得都是英文,自己看不懂,但是一定要切记 一条一条的放在翻译软件中翻译,也要沉住气 耐心的看完日志

学习的道路难且长,我们一定要沉住气 耐心 只有这样才会提升自己

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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