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测试学习-114-使用jmeter工具对web项目进行性能测试与稳定性测试

前言作为测试工程师,相信大家对jmeter这个工具在熟悉不过了,小编的前几篇博客中也有写到jmeter用于接口自动化测试的实战文章,今天主要用来介绍使用jmeter来进行性能测试和稳定性测试的实战。1、性能测试性能测试和我们以往提到过的关于存储软件产品和分布式存储性能测试(fio,vdbench)不一样,fio,vdbench一般是真针对硬件性能测试,本次介绍的是软件性能测试。已web项目为例,性

#压力测试#jmeter
python学习-114-自动文本摘要Rouge评价体系实现(很简单)

前言:最近在研究短文本的自动摘要生成,在试验测试方面国内外研究学者普遍使用Rouge评价体系如 Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L 今天我们就讲一下他的python实现。你去百度搜索资料看到各种配置各种安装啊 如下:特别麻烦其实不用这么麻烦如果你只是单纯的使用Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L这三个评价体系的话实现很简单步骤1:使用pip安装r...

#python
测试学习-122-docker+influx+grafana+telegraf服务器性能监控可视化平台

docker save telegraf -o /home/telegraf.tardocker load -i /home/telegraf.tar创建目录mkdir -p /root/telegraf配置文件放进去修改ip修改配置文件docker run -d --name=telegraf -v /root/telegraf/telegraf.conf:/etc/telegraf/teleg

#grafana#centos
测试学习-118-实现大数据平台Es(elasticsearch)1万条数据以上查询

前言:大数据平台中Es组件elasticsearch是大数据研发项目经常用的组件,因其能实现快速查询数据的特点而备受受欢迎。但是即便是es前期未配置之前,只能支持1万条数据的响应查询。最直接表现就是分页查询,假设每页10条,跳转到1000页时,数据响应及时。但是如果跳转到2000页,或者4000页数据就会查询不出来。一、配置es提高查询数据限制到2亿1、找到你的Es索引,复制名字,在关闭复制索引名

#elasticsearch#大数据
测试学习-120-使用docker+jmeter+influx+grafana搭建性能测试可视化平台(docker安装)

前言:在进行可视化平台搭建之前,先把docker安装上。在线:网上有很多教程这里就不说了docker要想实现离线安装,必须联通docker的依赖组件的rpm包一同下载,但有时同学们可能无法理清楚依赖包的目录和版本,所以小编在这里给大家弄好了,直接下载就能安装。离线安装包地址:https://download.csdn.net/download/u013521274/167574372、部署教程要求

#docker#centos
测试学习-121-docker+influx+grafana可视化平台镜像移植(镜像移植)

前言:上篇文字已经实现了docker+influx+grafana+jmeter的性能可视化监控平台的搭建,但是有时候我们去部署在不能访问外网的服务器节点上应该怎么办呐,我们要向实现将实现配置好的grafana和influx与移植应该怎么办呢?今天主要还是解决这个问题。docker的离线安装:https://blog.csdn.net/u013521274/article/details/1158

#docker
测试工作-101-解决VMware虚拟机Centos 7联网问题

前言:在学习软件测试工作过程中,肯定会用到Linux系统,一般我们都会在自己电脑上安装虚拟机VMware,安装完后首先就是要解决虚拟机Linux的联网问题,本人参考了各大博客,自己进行总结了一个解决办法。亲测邮箱备注:虚拟机安装过程不再赘述虚拟机联网的两种问题:1、本机Windows的网络是自动获取2、本机Windows的网络是自己手动 设置ip,网关,DNS本人策略对以上两种情况都适用一、Win

#linux#运维#服务器 +1
python学习-103-word2vec训练词向量

前言:  通过gensim包里面的word2vec将分词完成的数据训练成词向量#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8-*-# 使用gensim word2vec训练脚本获取词向量import warningswarnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning,...

#python
python学习-104-训练好的word2vec_model进行测试

前言:  在自然语言处理的学习中,我们可以使用别人已经训练好的模型,也可以使用自己训练的模型。本片文章是将模型model加载进来通过gensim自带的一些方法来验证模型的成功与否。代码:#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8-*-#测试训练好的模型import warningswarnings.filterwarnings(ac...

#python
到底了