需求压测随机抽取10w数据中自定义区间的指定数量数据进行压测: jmeter csv/txt配置: 需要获取{data: [${myList}]  }  jmeter需要数据类型 获取展读取csv数据展示{ data: [ "cfcd208495d565ef66e7dff9f98764da", "c4ca4238a0b923820dcc509a6f75849b", "c81e728d9d4c2f636f067f89cc14862c" ] } im

支持向量机(SVM)非线性数据切割 1.目标 本指导中你将学到: l  当不可能线性切割训练数据时,如何定义SVM最优化问题. l  在这样的问题上.如何配置CvSVMParams中的參数满足你的SVM: 2.动机 为什么我们有兴趣扩展SVM最优化问题来处理非线性切割训练数据?SVM在计算机视觉应用中须要一个比线性分类器更加强有力的工具. 原因在于,其实,在这样的问题上训练数据差点儿不能被一个超平面切割开.考虑一个这样的任务.比如,面部识别. 这样的情况下,训练数据由图像上的一组面部数据和非面部

摘要:本文以Diagonal算子为例,介绍并详细讲解如何利用迭代器对n维Tensor进行基于位置坐标的大批量数据读取工作. 本文分享自华为云社区<CANN算子:利用迭代器高效实现Tensor数据切割分块处理>,作者: CatherineWang . 任务场景及目标 在CANN aicpu算子开发实现中,经常需要对n维Tensor进行切片(slice).切块(dice).转置(transpose).交换指定维度数据(shuffle)等操作.上述操作实质上是按照指定规律依次进行数据读取,并将读取到

之前的博客:jemter(二十三):分布式测试简略的介绍了利用jmeter做分布式测试的方法,当时只是介绍了背景和原因,以及基本的配置操作,有同学说写得不够详细. 正好今年双十一,我司的全链路压测,也尝试了jmeter分布式压测的手段.这篇博客,介绍下利用jmeter在NGUI模式下进行分布式压测的一些小技巧和注意事项. 一.压测机 1.数量&成本 无论是从成本角度还是维护的难易方面,压测机的数量,适量就好. 举个例子,8C16G的一台服务器,部署jmeter后,根据我个人的测试比对数据,配置≤

jmeter命令行运行但是是单节点下的, jmeter底层用java开发,耗内存.cpu,如果项目要求大并发去压测服务端的话,jmeter单节点难以完成大并发的请求,这时就需要对jmeter进行分布式测试: 1:先说说分布式测试原理 处理过程: 一:调度机master启动以后,会拷贝本地的jmx文件分发到远程的slave机器上: 二:slave机器拿到脚本以后启动命令行模式去执行脚本,对于每台slave机器拿到的脚本都是一样的,所以如果jmx脚本为50个线程跑3分钟,那么实际并发就是50*3=1

本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据 JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果来展示这些测试数据(不用等到测试完成后在JMeter里面创建图形查看),对执行测试的测试人员来说,这样的实时图形(对整个测

一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧. Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割,并以2的幂次为分割单元,无需使用AOI裁切, 重采样需要实现多种采样模式,用户可以切换采样模式(下文中所提供的代码只是利用了RasterIO的一个特性使用了默认的最近邻重采样方法) 基本思路 考虑是否存在使实用的gdal接口, 自行设计,利用GDAL的读写接口完成数据输入输出

之前,本想与客户商量做几张固定的报表予使用,结果发现客户每个月都需要各种各样的报表,所以我们做了个窗口用于直接执行SQL语句:数据量一开始并不是很大查询出来的数据较少(约1-6W左右),所以刚开始几个月很好用,查询出来的数据直接从页面复制下来贴到Excel做月报表,就这样一年过去了,最近做三期,发现运维人员月底几天特别的忙,数据逾百万(汗),SQL查询语句都要写n多分页.... 伙伴们如此幸苦,还是我来拯救他们吧- 我的解决思路大致如下: A>界面增加查询倒出Excel表功能(SQL不需要分页,

# 背景介绍 大数据时代,海量数据的迁移会很普遍地出现在各个应用场景,本文主要讨论利用Sqoop的分布式能力从关系型数据库MySQL到Oracle的海量数据迁移和切割. # 所需环境 1 JDK+Eclipse: 2 Hadoop环境(version-2.6.5) 3 Sqoop1.4.6-alpher(sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha) # 实现细节 代码说明 这里只是大致介绍数据迁移实现的流程,具体代码可在[GitHub]下载 [GitHub]: htt

在编写项目过程中,需要用到实时数据的推送需求, 所以首先想到了NodeJS的websocket模块 在网上找了一个聊天室的例子  然后将其改为自己需求的推送 其中遇到的问题 返回数据问题  :   由于对NodeJS不是非常熟悉  所以采用偷懒将数据处理等放在PHP后端处理   然后使用NodeJS进行请求   然后在这个过程中发现请求回的数据是ArrayBuffer   然后百度发现是因为需要JSON格式转换   所以又找到了JSON.parse()函数进行转换,刚刚开始的时候是非常好用的 

influxDB1.6版安装与配置(windows环境).Jmeter+influxDB+Grafana性能监控 来源:https://blog.csdn.net/SwTesting/article/details/82700023   influxDB 1.介绍 influxDB是一个开源的时间序列数据库,同时也属于关系型数据库,因为influxDB主要是针对一次插入的数据,没有类似更新的操作,所以插入和读出数据显示速度比较快,我主要用来保存Jmeter运行的测试结果. 2.安装 2.1 下载

转自:https://blog.csdn.net/RickyOne_RR/article/details/50637839 本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果

布隆过滤器(bloom filter,BF): 二进制向量数据结构,时空效率很好,尤其是空间效率极高.作用:检测某个元素在某个巨量集合中存在. 构造: 查询: 不会发生漏判(false negative),但误判(false positive)存在,因此BF适合允许少量误判的场景. 计数布隆过滤器(counting bloom filter,CBF): BF基础上支持删除元素操作.数组每个位置1bit扩展为n bits. 另外需要考虑计数溢出问题. BF应用: Chrome浏览器判断恶意url:

第十章 运行 本章将介绍一些Laxcus集群基本运行.使用情况,结合图片和表格表示.地点是我们的大数据实验室,使用我们的实验集群.数据来自于我们的合作伙伴,软件平台混合了Windows和Fedora Linux两个操作系统,硬件因为一直以来的测试需要,显得参差不齐,从10年前的旧机器到今天最新的设备都有.这样的环境虽然不足以反映目前商业运营的集群现实状况,但是在反映Laxcus集群和集群基础硬件性能参数时,仍然具有一定的代表性.为了更好反映测试结果,我们将多用户多集群的Laxcus部署成单用户单

1.why sharding? 我们都知道,信息行业发展日益迅速,积累下来的数据信息越来越多,互联网公司门要维护的数据日益庞大.设想一下,假如腾讯公司只用一个数据库的一张表格来存储所有qq注册用户的登录相关信息,毫不夸张的说,那好比就是一场灾难,腾讯少说都有好几个亿的用户,所有的信息都存储在一个数据库的一张表中,那么我们的sleect语句那得多么的消耗硬件资源,用户体验度那是相当的差的,基本上不能去运行了,那谁还去用qq,那怎么办呢,数据分割这时候就派上用场了,它根据数据的特性,将一张表单上的内

本文主要讲述如何利用JMeter监听器Backend Listener,配合使用InfluxDB+Grafana展示实时性能测试数据 关于JMeter实时测试数据 JMeter从2.11版本开始,命令行模式下执行测试的时候会有summary的实时结果输出: 在进行长时间的测试后,这个信息会越来越多,而且这些数据在测试完成之后进行读取和分析也很不直观,如果能有一个实时的图形结果来展示这些测试数据(不用等到测试完成后在JMeter里面创建图形查看),对执行测试的测试人员来说,这样的实时图形(对整个测

分享一篇关于实时流式计算的经典文章,这篇文章名为Streaming 101: The world beyond batch 那么流计算如何超越批处理呢? 从这几个方面说明:实时流计算系统,数据处理模式,还有大数据的未来. 一.实时流式计算系统 实时流式计算的意义: 1.企业渴望获得更及时的数据,实时计算系统延迟更低. 2.数据量越来越大,而实时计算系统理论上是处理无界数据的. 3.在数据到达时处理数据,可以更好的分担负载,对于资源的消耗更容易预测. 什么是Streaming? 有很多的定义,比如

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

摘自:https://testerhome.com/topics/13389 一.背景  上一篇讲了Jmeter 接口自动化-脚本数据分离实例,我们知道怎么利用Jmeter去编写接口自动化脚本,但是接口自动化测试单有脚本是不够的,我们还需要批量跑指定接口,生成接口运行报告,定位报错接口,接口定时任务,邮件通知等功能.批量跑指定接口:我们可以利用ant批量跑指定目录下的Jmeter脚本生成接口运行报告:使用Jmeter(extras目录下)自带的jmeter-results-detail-repo