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K8s Jmeter

先决条件kubernetes 集群 > Kubernetes 1.8 或 OpenShift 版本 > 3.5 在裸机、虚拟机或任何其他云提供商上运行。简单介绍负载测试是对软件系统或计算设备提出需求并测量其响应的过程。执行负载测试以确定系统在正常和预期峰值负载条件下的行为。它有助于识别应用程序的最大运行容量以及任何瓶颈,并确定导致性能下降的元素。当施加在系统上的负载超出正常使用模式以测

安装metersphere-release-v1.6.2 版本18.04.1-Ubuntu

1.安装 dockersudo apt install docker.io2.查看版本dockerdocker -vDocker version 19.03.6, build 369ce74a3c3.安装metersphere-release-v1.6.2注意要用超级用户sudo curl -sSL https://github.com/metersphere/metersphere/releas

Mac Mojave python 3.8.6实验tensorflow 2.4

@[TOC]python 实验tf2.4python安装python3.8.6安装tf2.4Python 3.8.6 (v3.8.6:db455296be, Sep 23 2020, 13:31:39)[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwinType “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more inf

zsh: command not found: vue 解决方法

1.运行vue的时候提示vue create hello-worldzsh: command not found: vue2.重新安装sudo npm install -g vue-cliPassword:npm WARN deprecated vue-cli@2.9.6: This package has been deprecated in favour of @vue...

k8s学习篇

一、Kubernetes系列之介绍篇 •Kubernetes介绍1.背景介绍  云计算飞速发展    - IaaS    - PaaS    - SaaS  Docker技术突飞猛进    - 一次构建,到处运行    - 容器的快速轻量    - 完整的生态环境2.什么是kubernetes  首先,他是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。Kubernetes(k8s)是Google开源

#k8s#docker
K8s Jmeter

先决条件kubernetes 集群 > Kubernetes 1.8 或 OpenShift 版本 > 3.5 在裸机、虚拟机或任何其他云提供商上运行。简单介绍负载测试是对软件系统或计算设备提出需求并测量其响应的过程。执行负载测试以确定系统在正常和预期峰值负载条件下的行为。它有助于识别应用程序的最大运行容量以及任何瓶颈,并确定导致性能下降的元素。当施加在系统上的负载超出正常使用模式以测

K8S采坑记录

1.kind: PersistentVolumeClaimapiVersion: v1metadata:name: jmeter-taskspec:accessModes:- ReadWriteManyresources:requests:storage: 1Gi2.接下来上传*.jmx文件,到input目录之中,这里我录制的一个持续访问baidu的任务,命名为baidu.jmxkubectl a

Could not resolve all dependencies for configuration ‘:compileClasspath‘

1.gradle init -type pom 转到gradle 经常会出现这个错误Could not resolve all dependencies for configuration ':compileClasspath'2.修改一下这个文件gradle-wrapper.properties里面的gradle的需要用-all的版本。如下#Wed Jul 28 17:15:33 CST 202

#gradle
Brew 安装

1.查看ruby版本,并且输入下面命令ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)"提示错误url: (35) LibreSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to raw.githubusercontent.com:443用下面进行跳

#ruby#开发语言#后端
Python机器学习

Python机器学习将新数据集成到资产管理中的一种有前途的方法是机器学习(ML),它允许发现金融时间序列数据中发现的模式,并利用这些模式做出更好的投资决策。机器学习允许我们:确定可能的回报驱动因素,无论是在单个股票层面,还是在整个资产类别(如股票或债券市场)层面,预测公司层面的关键绩效指标,如收入,以及确定我们是否可以从特定的数据集中受益,并从中为我们的投资过程获取价值。为了为这些任务创建机器学习

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