博友说cpu2006缺少脚本,现在上传脚本,不同PC机不一样,各自更换参数
2023-12-28 15:43:53 1KB 脚本
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sysbench是一款压力测试工具,可以测试系统的硬件性能,也可以用来对数据库进行基准测试。这篇文章主要介绍了通过sysbench工具实现MySQL数据库的性能测试 ,需要的朋友可以参考下
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介绍定电压电子负载的原理及用于智能电池充电器性能测试的研究,认为定电压电子负载是研制智能电池充电器不可缺少的测试仪器。
2023-12-08 00:53:34 69KB 电池|模块
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jmeter开源最好的免费性能测试工具.Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库, FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。 [1] 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。为了最大限度的灵活性,JMeter允许使用正则表达式创建断言。
2023-08-18 11:27:18 176KB jmeter 性能测试 测试工具
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android设备tp性能测试工具,能够测试android设备tp的报点速率和响应速度!很好的工具
2023-05-04 17:34:55 220KB android tp 测试工具
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网银在线做为一家支付公司,在加入京东后,除了对功能的要求很高外,对性能的要求也越来越高。所对应的性能测试范围也越来越广,包括底层框架、web应用、接入api、以及后续的无线等。因此质量部成立了性能测试topic及其虚拟团队,负责研究性能测试的相关理论与实践,并在此基础上产出了《性能测试指南》
2023-04-12 11:25:14 5.32MB 软件测试 京东测试 高级测试方案
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JMeter是Apache组织的开放源代码项目,它是功能和性能测试的工具,100%的用java实现,最新的版本是1.9.1,大家可以到http://jakarta.apache.org/jmeter/index.html下载源代码和查看相关文档。1JMeter作用领域    JMeter可以用于测试静态或者动态资源的性能(文件、Servlets、Perl脚本、java对象、数据库和查询、ftp服务器或者其他的资源)。JMeter用于模拟在服务器、网络或者其他对象上附加高负载以测试他们提供服务的受压能力,或者分析他们提供的服务在不同负载条件下的总性能情况。你可以用JMeter提供的图形化界面分析
2023-04-06 11:07:51 165KB 使用JMeter进行性能测试
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火龙果软件工程技术中心   性能测试在测试中往往不被重视,而项目中由于系统性能不合格会给企业带来巨大的损失。基于场景的性能测试设计能避免性能测试的误区。很多企业在性能测试工作中存在一些常见误区,其中部分企业选择基于场景的设计性能测试来避免这些误区,因为这样可以大幅度降低执行成本,同时提高性能测试执行效率。性能测试常见误区请看下面一个性能测试小案例:某公司OA产品的新版本即将发布。为了看看系统的性能,决定安排测试工程师A君执行性能测试任务。A君做法如下:1.找到一台PC机,CPU主频1G,内存512M,……;2.在找到的PC机上搭建了测试环境:安装了Oracle9i、Weblogic等系统软件;
2023-04-04 16:12:29 264KB 基于场景的性能测试设计
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《零成本实现Web性能测试:基于Apache JMeter》是一本关于Web性能测试的实战书籍,读者朋友们在认真阅读完《零成本实现Web性能测试:基于Apache JMeter》后,相信能够将所学知识应用到生产实践中。《零成本实现Web性能测试:基于Apache JMeter》首先介绍基础的性能测试理论,接着详细介绍如何使用JMeter完成各种类型的性能测试。实战章节中作者以测试某大型保险公司电话销售系统为例,手把手教会读者如何用JMeter来完成一个实际的性能测试任务。 《零成本实现Web性能测试:基于Apache JMeter》内容丰富、知识点讲解透彻,适合软件测试工程师、测试经理、高等院校相关专业的学生参考学习,同时也可作为相关培训班的教材。
2023-03-30 17:07:41 32.54MB 零成本 WEB性能测试 JMETER 温素剑
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社交影响力是驱动信息传播的关键因素,基于在线社交网络数据,可以对社交影响力进行建模和分析。针对一种经典的个体影响力计算方法,介绍了该算法的2种并行化实现,并在真实大规模在线社交网络数据集上进行了性能测试。结果表明,借助现有的大数据处理框架,显著提高了个体影响力计算方法在海量数据集中的计算效率,同时也给该类算法的研究和优化提供了实证依据。
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