ベースからの中変更是什么意思,マイコンハードに関わる是什么意思,割込み使用是什么意思,メインルーチンのみだが是什么意思新マイコン採用是什么意思

时间: 2024-12-23 16:10:57 浏览: 10
ベースからの中変更 (Basis from Inner Change) 指的是在一个游戏或系统的基础架构(例如角色扮演游戏的基础规则、程序的底层设计等)内部进行的修改,通常涉及对核心元素进行调整以改进或适应新的需求。 マイコンハード (MyCon Heart) 可能是指某种特定类型的会议或活动,比如动漫、游戏相关的同人展或粉丝聚会,其中可能会讨论游戏角色、策略或技术,尤其是与某个名为"MyCon"的品牌相关的内容。 割込み使用 (Interrupted Usage) 意味着在某些操作过程中,系统的运行被打断去处理其他紧急或突发的任务。这在操作系统、编程语言或者实时系统中常见,如响应用户输入或处理异常情况。 メインブルチンのみだが (Main Branch Only, though) 这句话看起来像是日语,直译为“尽管只针对主线版本”,意思是在说明某次更新或改动时,主要是针对项目的主分支(通常是软件开发中的默认分支,代表稳定版),而其他分支可能未受到影响或暂未包含这些变更。 新マイコン採用 (New MyCon Adoption) 应该是指采纳了在"MyCon"活动中提出的最新设计理念、角色模型或是技术方案。这可能是为了保持与时俱进,提升用户体验或创新内容设计。
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jmeter中两个接口串联做压测

在jmeter中,可以通过添加多个HTTP请求来模拟两个接口的串联压测。首先,你需要创建一个线程组,并在线程组中添加两个HTTP请求,分别对应两个接口。在第二个接口的请求中,你可以使用JSON提取器来提取第一个接口返回结果中的某些值。JSON提取器的语法可以使用$.Name来提取根节点下的Name的值,或者使用$.list\[0\].type来提取list列表中的第一个对象的type的值。\[1\] 此外,你还可以使用jmeter自带的功能来测试你的JSON提取器语法是否正确。\[2\] 在设置请求参数时,你可以使用变量语法${变量名}来设置第二个接口的参数。如果你需要使用一万名用户的数据进行压测,可以将这些用户的数据写入一个csv文件,并在jmeter中设置csv数据文件,让jmeter自动读取文件中的数据。\[1\] 另外,你还可以设置请求头,将需要的header字段依次写入其中,并将需要读取文件数据的字段写成变量的形式。\[1\] 最后,你可以添加监听器来获取压测结果,并进行结果分析。压测结果的时间单位为ms,你可以参考相关文档来计算指标。\[1\] 如果你想将jmeter的界面语言永久变为中文,你可以在jmeter的安装目录下的bin目录中找到"jmeter.properties"文件,在文件的第37行后添加"language=zh_CN",保存后重新打开jmeter即可。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [jmeter接口压测,压测场景:一万名用户同时请求两个活动接口,两个接口存在串联关系,第二个接口用到了第一...](https://blog.csdn.net/weixin_43587784/article/details/127617530)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [JMeter 接口测试、接口并发、压测 流程详解](https://blog.csdn.net/mcfnhm/article/details/118295800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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内容概要:本文档主要聚焦于2024年秋季学期高维数据分析课程的第六次作业,涉及多个关于复杂网络分析的重要概念和技术。具体涵盖:基于图论的基本证明如节点度与共同邻居的数学表达形式;对网络社区结构进行划分,并通过模态性公式评价这种划分的效果;针对实际社交网络数据集利用随机块模型和社会经济回报模型(SCORE)来进行高效的社区识别任务;以及深入探讨了矩阵的核范数及其与谱范数间的关系,强调了它们在解决现实生活中大型稀疏矩阵问题方面的重要性。 适合人群:面向正在学习数据挖掘、机器学习等相关专业的大三及以上的学生,特别是有兴趣深入了解图论及其在网络科学中具体应用的研究人员。 使用场景及目标:该文档用于帮助学生更好地掌握高维数据分析技巧,在实际项目实践中提高解决问题的能力。通过本练习可以加深对于社交网络构建、模块化计算方法的认识,同时也能加强对线性代数里关键概念的理解。这对于准备从事数据分析相关工作或进一步深造的同学非常有益。 其他说明:这份PDF材料包含了大量详细的数学推导步骤,以及具体的评分标准和作业完成时间限制(截止日期:12月29日星期日晚上十点)。为了更好地完成这门课的任务,建议配合教科书和其他参考资料一起使用,鼓励学生积极思考每个问题背后的原理。
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