jmeter工具学习笔记——第二篇

本文深入解析JMeter中的关键组件,包括配置元件、前置处理器、定时器、取样器、后置处理器、断言和监听器的功能与作用。阐述了各组件如何协同工作,支持取样器执行测试任务,以及如何通过监听器观察样本发送的状态。
配置元件

配置元件相当于协议管理器,主要用来管理协议链接,用的最多的是协议默认请求模板。
注意:配置元件并不是消息驱动器,而只是协议管理器,只添加配置元件并不能发送消息。
作用范围:对同级别的后续节点生效,对子节点生效。
与测试计划中的用户自定义变量相比,配置元件的定义变量可以添加到不同的节点下,限制范围。

前置处理器

在发送请求前做一些环境或参数准备工作,比如参数设置、环境变量设置等。

定时器

定时器可以设置延迟和同步,优先级高于sampler,在同一级有多个定时器,每个定时器都会执行,如果只想让定时器对某一sampler有效,可以把定时器加在此sampler下

取样器

配置元件是一个静态配置器,并不会发送或接收消息,如果样本没有配置服务器信息,而配置元件中配置了服务器信息,则样本可以参照配置元件中的服务器信息进行链路建立及消息收发。
样本是真正的执行器,对一个工程来说,样本是必不可少的。
样本的类型决定了测试接口的类型。

后置处理器

服务器的响应数据在后续请求中会用到,我们会对这些数据进行处理,以及后续的环境恢复的工作也会在后置处理器中完成。

前置处理器、配置元件、后置处理器都是为取样器提供数据支持,取样器只关注业务逻辑。。。

断言

用来对服务器的响应数据做验证,常用的有响应断言和Bean Shell断言。

监听器

jmeter通过监听器来观察样本发送的消息状态,常用的有察看结果树和聚合报告。
察看结果树:将样本发送的每条消息和响应都详细的记录下来,方便调试。
聚合报告:该元件不会详细记录请求和响应报文,而只是记录各个样本的请求和响应次数、成功率、及时间指标等信息。该元件能对系统各项指标提供直观数据。
聚合报告中各标题含义:
Lable:样本名称,如果工程中有多个样本,通过Lable进行区分
Sampler:总计发送的消息数
Average:消息平均时延,单位ms
Median:中位数,50%用户的响应时间
90%Line:90%用户的响应时间
Min:消息最小时延
Max:消息最大时延
Error:失败比例
Throughput:吞吐量,及每秒发送的消息个数
KB/s:每秒发送的数据量

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 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!
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