Jmeter安装

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sikadeer_chen/article/details/119784927
版权
本文介绍了如何安装JMeter，包括从官网下载安装包并解压，以及在终端启动JMeter。同时，讲解了设置JMeter环境变量以实现快捷打开。此外，还提到了JMeter配置插件的步骤，当导入脚本遇到错误时，需要下载并安装jmeter-plugins-manager.jar作为插件管理工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前提条件：已经安装JDK,并设置JDK的环境变量

一/安装

从官网下载安装包，解压即可使用
http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
在这里插入图片描述
在终端进入对应的bin地址，输入sh jmeter，即可启动jmeter

sh jmeter

在这里插入图片描述
设置jmeter快捷打开方式，即添加环境变量

open ~/.bash_profile

添加变量

#jmeter
export JMETER_HOME=/Users/king/Documents/automation/Jmeter/apache-jmeter-5.4.1
export PATH=$PATH:$JMETER_HOME/bin

保存，comd+s

source ~/.bash_profile

即可实现在任意位置打开jmeter

kingdeMacBook-Pro:~ king$ jmeter

二/ 配置插件
jmeter导入已写好的脚本会报错，因为缺少插件。。。

在这里插入图片描述
所以，下载插件
jmeter插件下载地址：
https://jmeter-plugins.org/downloads/all/

jmeter-plugins-manager.jar是jmeter的一个插件管理工具包，下载完成之后，将下载的jmeter-plugins-manager-0.11.jar文件放置到jmeter目录下\lib\ext目录下面，然后重启JMeter即可

sikadeer_chen
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在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
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对RT-DETR的encoder部分，整体看下来像是yolo的backbone+neck。RT-DETR的核心还是在增速上，所以这里它的优化思想是值得借鉴的，但是yolo结构跟DETR结构之间的界限越来越模糊了。对query的优化上，只是做了对齐，使其选择的query更加精确。整体而言模型的创新不大。虽然DETR提倡的是NMS-Free，但是对于某些对精装度要求较高的任务中，如果阈值设置过低，导致最后得出的框过多，仍然需要借助NMS的方法去改进。设置过高则存在丢框的问题。
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[转]RT-DETR推理详解及部署实现-优快云博客
chinagudujian的专栏
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RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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