LR2022社区版SiteScope安装包下载指南

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5星 · 超过95%的资源 1 下载量 9 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 1.57GB ZIP 举报
该压缩包是针对惠普(HP)LoadRunner 2022版本的社区版软件的资源包,它是一个知名软件性能测试工具,用于评估系统、服务器或网络数据流量承载能力。该压缩包包含两个主要文件,分别适用于不同的操作系统平台。 文件 "SiteScope_2021.05_for_Windows_64bit.zip" 是专为Windows 64位操作系统设计的SiteScope监控解决方案。SiteScope是HP提供的一款自动化监控软件,它能够监视应用程序、服务器和其他IT资源的运行状况和性能。此版本针对的是2021年5月份的产品更新,为Windows 64位平台提供必要的监控和管理功能。通过这个压缩包,Windows用户可以部署SiteScope来持续监控系统性能,确保系统稳定性和高效运行,同时能够及时发现并处理潜在的系统故障。 另一个文件 "SiteScope_2021.05_for_Linux_64bit.zip" 是为Linux 64位操作系统准备的SiteScope监控软件的压缩包。Linux用户可通过解压此文件,在自己的Linux服务器或系统上安装SiteScope监控工具。这使得Linux平台的用户也能享受SiteScope提供的自动化监控功能,有效提升系统的可用性和响应性能。适用于Linux环境下的应用和服务,帮助管理员维护IT服务的稳定性,实现对关键性能指标的实时监控。 LR2022社区版,即LoadRunner 2022社区版,可能是在该资源包中未直接提及的一个软件产品。LoadRunner是性能测试工具,通常用于记录、模拟、分析和报告用户在多用户环境中进行操作时应用程序的性能。社区版可能是针对惠普LoadRunner软件的一个免费版本,相较于专业版,社区版可能有一些功能上的限制或非商业使用的条款,但它为性能测试提供了一个功能强大的平台,使个人用户、小型团队或非盈利组织能够进行基本的性能测试。 总体来说,此资源包为IT专业人员提供了一套完整的性能测试和监控解决方案,无论是在Windows还是Linux环境下,都能有效地进行性能监控和优化,为提升软件性能和系统稳定性提供支持。对于希望执行负载测试和性能监控的用户来说,这些工具是不可或缺的。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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