一.图形化插件的使用 使用Jmeter插件可以更直观的查看tps和响应时间 插件官网: http://jmeter-plugins.org/downloads/all 第一种方法,找到需要的插件下载jar包放到Jmeter的lib/ext目录下 第二种方法,使用Jmeter插件管理器,可以自动下载并安装插件,更加方便简单 使用方法: 1,下载插件管理器对应的jar包,然后放在Jmeter的lib/ext目录下 2,打开Jmeter,选项-插件管理器 3,勾选对应的插件,等待下载完成,点击appl

· mean characteristic path length calculated as the average length of the shortest path between two nodes, denotes the level of integration in a given network and is inversely related to the global efficiency of information transfer. · mean local eff

一.TCP取样器 服务器名称或IP:填写socket接口的ip 端口号:写socket接口的端口号 Re-use connection:是否重用链接,如果选择,同一个线程执行的所有请求都会使用一个tcp连接 Re-use connection+close connection:每个请求结束后关闭连接 End of line byte value:socket接口返回的数据结尾标识符的ascii码 要发送的文本:发送的数据   二.定时器 Jmeter中的定时器类似于loadrunner中的pac

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 index not found?找不到索引?为什么我要创建 Nebula Graph 索引?什么时候要用到 Nebula Graph 原生索引?针对社区常见问题,本文旨在一文带大家搞清索引使用问题. Nebula Graph 的索引其实和传统的关系型数据库中的索引很像,但是又有一些容易让人疑惑的区别.刚开始了解 Nebula 的同学会疑惑: 不清楚 Nebula Graph 图数据库中的索引到的是什么概念: 什么时候应该使用 Ne

<LoadRunner性能测试巧匠训练营>基本信息作者: 赵强 邹伟伟 任健勇 丛书名: 实战出版社:机械工业出版社ISBN:9787111487005上架时间:2015-1-7出版日期:2015 年1月开本:16开版次:1-1   编辑推荐软件性能测试领域具有突破性创新意义的重要著作,三位资深软件测试专家多年一线工作经验结晶,业内多位测试专家联袂推荐.基于LoadRunner.Apache ab和JMeter等性能测试工具,以真实项目为依托,全面深入讲解了软件性能测试.安全测试.性能调优的流

310. Minimum Height Trees queue:  degree为1的顶点 degree[ i ] : 和 i 顶点关联的边数. 先添加整个图,然后BFS删除每一层degree为1的节点. class Solution { public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) { List<Integer> result = new ArrayList<>(); if(n == 1){

ONNX 实时graph优化方法 ONNX实时提供了各种图形优化来提高模型性能.图优化本质上是图级别的转换,从小型图简化和节点消除,到更复杂的节点融合和布局优化. 图形优化根据其复杂性和功能分为几个类别(或级别).可以在线或离线执行.在联机模式下,优化在执行推断之前完成,而在脱机模式下,实时将优化的图形保存到磁盘.ONNX实时提供Python.C++.C++和C API,启用不同的优化级别,并在脱机与在线模式之间进行选择. 下面将详细介绍优化级别.在线/离线模式以及控制它们的各种API. 图优化

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一

Golang优秀开源项目汇总(持续更新...)我把这个汇总放在github上了, 后面更新也会在github上更新. https://github.com/hackstoic/golang-open-source-projects  . 欢迎fork, star , watch, 提issue. 资料参考来源:http://studygolang.com/projects 监控系统 序号 名称 项目地址 简介 1 OpenFalcon http://github.com/open-falcon/

  第1章 Spark GraphX 概述 1.1 什么是 Spark GraphX   Spark GraphX 是一个分布式图处理框架,它是基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求.那么什么是图,都计算些什么?众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链,例如 Twitter.Facebook.微博和微信等,数据中出现网状结构关系都需要图计算.  GraphX 是一个新的 Spark API,它用于图和分布式图(graph-paralle

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51330126 Docker目录分析 安装docker时,默认的安装位置是/var/lib/docker. $sudo ls /var/lib/docker/ aufs  containers  graph  init  linkgraph.db  repositories-aufstmp  trust  volumes repositories-aufs:记录了镜像名称以及对应的Id的json文件

例:geom->addPrimitiveSet(new osg::DrawArrays(osg::PrimitiveSet::QUADS,0,4)); 来指定要利用这些数据生成一个怎么样的形状. 该行代码中,使用DrawArrays类向Geometry类送入了新几何体的信息,即,该几何体是一个QUADS,它的顶点坐标从索引数组中读入,从第1个索引值开始,共读入4个索引值,组成一个四边形图形. 几何体的形状参数除了QUADS之外,还有数种方式,以用于不同的用户需求,列表如下: POINTS 绘制点

https://www.clearpathrobotics.com/blog/2014/01/how-to-guide-ros-101/ 什么是ROS ROS(robot operating system)是一个用于PC控制机器人组件的开源系统.一个ROS系统包含多个独立nodes,nodes直接通过pub/sub(发布/订阅)模式通信.比如传感器可以实现为一个传感器Node,传感器node采集数据,数据可以被其他node,比如导航node,路径查找node等等消费. Why ROS ROS的n

$0 写在前面 万里长征已过大半,即将迎来胜利的曙光.一路走来,经历过种种艰难,体会颇深.希望能记录下这篇博文,来总结这一个月来的收获与感悟. $1 规格化设计的发展历史 上世纪50年代,软件伴随着第一台电子计算机的问世诞生了.以写软件为职业的人也开始出现,他们多是经过训练的数学家和电子工程师.1960年代美国大学里开始出现授予计算机专业的学位,教人们写软件.在计算机系统发展的初期,由于目的的单一性,软件的通用性是很有限的.大多数软件是由使用该软件的个人或机构研制的,软件往往带有强烈的个人色彩.

1.如何理解 tf.reduce_max或者 tf.reduce_mean中对Tensor和高维矩阵的坐标轴axis的选择的操作 tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]]) tf.reduce_mean(x) # 1.5 tf.reduce_mean(

所构建的图如下: Scala程序代码如下: import org.apache.spark._ import org.apache.spark.graphx._ // To make some of the examples work we will also need RDD import org.apache.spark.rdd.RDD object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { // 初始化SparkContext val s

一.ActiveX应用情况简介: ActiveX控件也就是一般所说的OCX控件,它是 ActiveX技术的一部分.ActiveX是微软公司推出的基于组件对象模型COM的技术,包括对Windows 32位应用编程接口(Win32 API)和组件对象模型的一系列扩充和增强,目标是把计算机桌面环境与因特网环境集成起来,同时保护在Windows技术中现有的开发投资.微软的 ActiveX技术根本上就是修改过的OCX技术,使它能够跨越Internet,主要是使用WWW来传递控件.            A

2.1 存储模式 2.1.1 图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式 1)边分割(Edge-Cut):每个顶点都存储一次,但有的边会被打断分到两台机器上.这样做的好处是节省存储空间:坏处是对图进行基于边的计算时,对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说,要跨机器通信传输数据,内网通信流量大 2)点分割(Vertex-Cut):每条边只存储一次,都只会出现在一台机器上.邻居多的点会被复制到多台机器上,增加了存储开销,同时会引发数据同步问题.好处是可以大幅减少内网通信量 虽然两种

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入门框架时的常见问题 学习框架的原因? 方便.易用 学习框架的哪些知识点? 掌握一个项目的基本流程,就知道需要学习哪些知识点了 迅速学习框架的方法 根据项目每块流程的需要针对性的学 可以看官方的入门教程 TensorFlow快速入门思维导图 (图) TensorFlow的高级API TF SLIM:一个可以定义.训练和评估复杂模型的轻量库(用到的时候详细说) TF Learn(tf.contrib.learn):类似于scikit-learn的接口 其他:Keras等 TensorFlow学习要