tsung的安装和使用

以下内容大部分是根据官网的doc写的http://tsung.erlang-projects.org/user_manual.html#htoc15,遇困难找官网最可靠。

1.1安装依赖

对于unbutu系统,可以使用apt-get安装apt-get install erlang-src erlang-dev erlang-parsetools erlang-nox,其他的linux系统版本的安装,暂时没装过,不清楚是否困难。

1.2生成报表

如果需要生成报表的话,需要安装gnuplotperl5template模板,gnuplotperl5template模板

1.3安装

下载安装包tsung-1.3.0.tar.gz.gz,解压文件 tar zxvf tsung-1.3.0.tar.gz.gz,解压后,进入解压后的文件夹tsung-1.3.0,进行如下操作。

运行./configure

运行make(如果make command not found,请安装sudo apt-get install make gcc

运行 make install

如果是unbuntu,也可使用apt-get install tsung

1.4文件

安装后的文件目录如下:

/usr/lib/tsung
/usr/bin/tsung
/usr/share/doc/tsung
/usr/share/tsung

1.5简单使用

在home目录下创建隐藏文件夹.tsung,mkdir .tsung ~,创建好之后将要使用的xml文件如jabber.xml文件放在创建的文件夹~/.tsung下,完成之后即可使用命令sudo tsung start启动测试,tsung将会在~/.tsung/log下生成以日期和时间为文件名的文件夹,存放log日志。
也可使用sudo tsung -f  /username/jabber.xml start,来指定xml文件位置。日志文件的位置也可以自己指定,例如sudo tsung -l ~/.tsung/log/xxx/  -f  /username/jabber.xml start.
测试结束生成log文件夹后,可进入“日期-时间”文件夹,使用sudo /usr/lib/tsung/bin/tsung_stats.pl,运行结束后将会在“日期-时间”文件夹下生成summary,可以看生成的report.html,这个是报告总结。






航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值