jmeter笔记6

本文深入解析服务器性能测试中的核心指标,包括图形报表中的样本数目、最新样本、吞吐量、平均值、中间值、偏离等,以及聚合报告中的Label、#Samples、Average、Median、90%line、Min、Max、Error%、Throughput和KB/sec。通过分析这些指标,为性能测试提供有价值的参考,特别强调了90%响应时间的重要性。
 一、图形报表
 
图表底部参数的含义如下:
样本数目是总共发送到服务器的请求数。
最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。 
平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数。 
中间值是代表时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。 
偏离表示服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小,或者,换句话说,就是数据的分布。
二、 聚合报告
 
图表含义说明如下:
Label:说明是请求类型,如Http,FTP等请求。
#Samples:也就是图形报表中的样本数目,总共发送到服务器的样本数目。
Average:也就是图形报表中的平均值,是总运行时间除以发送到服务器的请求数。
Median:也就是图形报表中的中间值,是代表时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。
90%line:是指90%请求的响应时间比所得数值还要小。
Min:是代表时间的数字,是服务器响应的最短时间。
Max: 是代表时间的数字,是服务器响应的最长时间。
Error%:请求的错误百分比。
Throughput:也就是图形报表中的吞吐量,这里是服务器每单位时间处理的请求数,注意查看是秒或是分钟。
KB/sec:是每秒钟请求的字节数。
三、 使用分析
在测试过程中,平均响应时间是我们性能测试的一个重要衡量指标,但是在测试中,特别是在聚合报告中,我认为90%Line等同于该文作者提出的90%响应时间,这个数值对我们性能测试分析也很有参考价值。90%响应时间是说在发送的请求中,90%的用户响应时间都比得到的数值上要短,同时说明,一个系统在应用时,90%的用户响应时间都能达到这个数值,那么就为系统性能分析提供了很好的参考价值。
四、参数意义。
样本数目:总共发送到服务器的请求数。
最新样本:代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
吞吐量:服务器每分钟处理的请求数。
平均值:总运行时间除以发送到服务器的请求数。
中间值:时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。
偏离:服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小,或者,换句话说,就是数据的分布。
 
关于你说的测试值范围,可根据你的不同测试目的进行设置。简单来讲,线程数代表有多少个线程,也就是代表多少个用户;Ramp-Up Period(in-seconds)代表隔多长时间执行,0代表同时并发;循环次数就是代表执行几次。
 
统计中值就是你把数列从小到大或从大到小排列,中间那个就是啦,样本量为奇数时就是(n+1)/2,偶数时是两个值的平均数
平均值就更容易拉,就是所有数的和/n,n为样本容量

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kuihua/p/5452434.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3据库设计与管理理论介绍据库设计原则、据模型及据库管理系统。2.4网络安全与据保护理论讨论网络安全威胁、据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2据库设计与实现设计据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种据处理建模功能。它简化了据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、据预处理步骤 在建模前,需对原始据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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