上一篇学习了jmeter录制的两种方法,badboy是比较好用的一个,它本身就是个测试工具,今天具体来介绍一下: 1.检查点 检查点就是记录被测系统某个值的预期结果 以百度搜索gogomall为例子 1>录制脚本 2>鼠标选中输入框中的内容,点击Tools-Add Assertion for Selection,左侧添加了一行,图标为问号 3>点击回放所有 4>新添加的一行图标变为了对勾,表示成功,如果是×,则表示没有找到改检查点 2.参数化 1>建立参数化列表 2>在

今天在网上看到了这样一个问题,"假设malloc 了一块字符串的内存.然后,它改变了这个字符串的大小,问会不会有一部分内存没有被释放掉."这个问题,曾经的确没有细致想过. 当然.我认为是肯定会释放掉的,可是一直没有了解过free 的原理.不敢乱说. 我看了一下操作系统的内存管理.基本上是这种,当然各个系统的实现不一样. 操作系统管理内存,维护了一个空暇内存链表,malloc从个链表中选出一个来使用.每一个内存块都有一个头部来表示这个内存的基本信息,如内存大小. 所以free 时候 可以

Jmeter录制方式分三种,分别是:使用Badboy录制.Jmeter自带的代理服务器录制和手工录制,今天先介绍前两种录制方法. Badboy录制 Badboy是用C++开发的动态应用测试工具, 其拥有强大的屏幕录制和回放功能, 同时提供图形结果分析功能.Badboy录制的脚本可以导出成.jmx后缀的格式, jmx正是Jmeter脚本保存的格式, 其实质是一个 XML格式的文件. Badboy的录制方式有两种: 一种是Request方式, 一种是Navigation方式, 通过工具栏的 'N'

今天下班时公司安排了一个同事来对项目做集群性能测试,怀着对性能测试的好奇心,下班后没有着急离开,而是等待 那位同事的到来,然后在旁边学习了下如何使用Badboy和jmeter做性能测试. 1. 软件介绍 1.1 Badboy Badboy,第一眼看见这个单词,以为是坏孩子的意思,后来一想,它是专门用来给项目找茬来的,取名为Badboy 倒是平添了几分可爱,呵呵. Badboy是用来录制操作过程的,它录制的结果是被jmeter做并发测试的素材使用. Badboy首页:http://www.badb

Jmeter录制方式分三种,分别是:使用Badboy录制.Jmeter自带的代理服务器录制和手工录制,今天先介绍前两种录制方法. Badboy录制 Badboy是用C++开发的动态应用测试工具, 其拥有强大的屏幕录制和回放功能, 同时提供图形结果分析功能.Badboy录制的脚本可以导出成.jmx后缀的格式, jmx正是Jmeter脚本保存的格式, 其实质是 一个XML格式的文件. Badboy的录制方式有两种: 一种是Request方式, 一种是Navigation方式, 通过工具栏的 'N'

v  Jmeter是什么 Apache Jmeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具. Jmeter可以用于对服务器.网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能.另外,Jmeter能够对应用程序做功能.回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果.为了最大程度的灵活性,Jmeter允许使用正则表达式创建断言. v  Jmeter的特点 能够对HTTP和FTP服务器进行压力和性能测试,也可以对任何数据库进行同样的测试(通过JDBC

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

KVM 虚拟化原理探究- overview 标签(空格分隔): KVM 写在前面的话 本文不介绍kvm和qemu的基本安装操作,希望读者具有一定的KVM实践经验.同时希望借此系列博客,能够对KVM底层有一些清晰直观的认识,当然我没有通读KVM的源码,文中的内容一部分来自于书籍和资料,一部分来自于实践,还有一些来自于自己的理解,肯定会有一些理解的偏差,欢迎讨论并指正.本系列文章敬代表我个人观点和实践,不代表公司层面. KVM虚拟化简介 KVM 全称 kernel-based virtual mac

H5单页面手势滑屏切换是采用HTML5 触摸事件(Touch) 和 CSS3动画(Transform,Transition)来实现的,效果图如下所示,本文简单说一下其实现原理和主要思路. 1.实现原理 假设有5个页面,每个页面占屏幕100%宽,则创建一个DIV容器viewport,将其宽度(width) 设置为500%,然后将5个页面装入容器中,并让这5个页面平分整个容器,最后将容器的默认位置设置为0,overflow设置为hidden,这样屏幕就默认显示第一个页面. <div id="v

.NET Core中间件的注册和管道的构建(1)---- 注册和构建原理 0x00 问题的产生 管道是.NET Core中非常关键的一个概念,很多重要的组件都以中间件的形式存在,包括权限管理.会话管理.路由等.所以搞明白中间件是如何注册并最终构建成管道的很重要.园子里很多先驱早已经开始了这方面的研究学习,也写了很多文章,不过我看了后有些地方还不是特别明白.毕竟每个人都是不同的,有些内容作者觉得是常识不需要多写的地方对我来说可能就是个盲区.幸好.NET Core整个项目都是开源的,找到源码看了下解

python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1   概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2   应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面 业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体

3月份开始从客户端转后台,算是幸运的进入全栈工程师的修炼阶段.这段时间一边是老项目的客户端加服务器两边的维护和交接,一边是新项目加加加班赶工,期间最长经历了连续工作三天只睡了四五个小时的煎熬,人生也算是完整了...写博客也算是又一次废了... 一边赶项目,一边看TCP/IP相关的书,本科学的网络知识一直都是一知半解,现在终于有机会深入研究一下了. TCP/IP主要就是各种协议,各种接口.校验这个概念,一直都不陌生.之前在客户端用的最多的校验是MD5.CRC校验,在逻辑层网络协议,客户端文件等用的

在完成Struts2的HelloWorld后,对Struts2的工作原理进行学习.Struts2框架可以按照模块来划分为Servlet Filters,Struts核心模块,拦截器和用户实现部分,其中需要用户实现的部分只有三个,那就是struts.xml,Action,Template(JSP),如下图: 2.3.31中的org.apache.struts2.dispatcher.ActionContextCleanUp已经被标记为@Deprecated Since Struts 2.1.3,2

先出2个考题: 1. 上面打印的是几,captureNum2 出去作用域后是否被销毁?为什么? 同样类型的题目: 问:打印的数字为多少? 有人会回答:mutArray是captureObject方法的局部变量,mutArray指针 保存到栈上,那么当执行完captureObject方法后,出去了作用域mutArray变量就会被系统自动释放. 所以当执行captureBlk([[NSObject alloc] init]); 的时候,mutArray为nil,每次打印的为0. 当然上面说的是错的.

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较

昨天被导师叫去研究了一下vue的双向数据绑定原理...本来以为原理的东西都非常高深,没想到vue的双向绑定真的很好理解啊...自己动手写了一个. 传送门 双向绑定的思想 双向数据绑定的思想就是数据层与UI层的同步,数据再两者之间的任一者发生变化时都会同步更新到另一者. 双向绑定的一些方法 目前,前端实现数据双向数据绑定的方法大致有以下三种: 1.发布者-订阅者模式(backbone.js) 思路:使用自定义的data属性在HTML代码中指明绑定.所有绑定起来的JavaScript对象以及DOM元

KVM 虚拟化原理探究 -- 目录 标签(空格分隔): KVM KVM 虚拟化原理探究(1)- overview KVM 虚拟化原理探究(2)- QEMU启动过程 KVM 虚拟化原理探究(3)- CPU 虚拟化 KVM 虚拟化原理探究(4)- 内存虚拟化 KVM 虚拟化原理探究(5)- 网络IO虚拟化 KVM 虚拟化原理探究(6)- 块设备IO虚拟化

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