随着自主信息技术创新应用的持续推进，国产PC、国产OS和软硬件设备日趋成熟。为了更好的助力国产CPU在AI软件生态从“可用”到“好用”， 作为腾讯优图实验室推出的首个高性能神经网络前向计算开源框架，ncnn近期在国产CPU龙芯和D1上进行了较为全面的适配和性能优化，ncnn携手龙芯和全志科技，共同打通了AI应用和国产CPU硬件间的壁垒。
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下，被测试系统已经被测试到了系统极限（系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存，数据库出现大量的slow query，系统有些处理已经变慢），并且系统证明是可以水平扩展的，则可以上线。
在进行压力测试之前，准备测试数据是非常重要的一步。以下是一些准备测试数据的方法：准备测试数据的方法描述生成随机数据使用随机数据生成器来生成测试数据，确保数据的多样性和充分性。使用真实数据使用真实的数据来模拟真实场景，并确保数据的安全性和隐私性。数据库复制从生产环境中复制一份真实数据到测试环境中，以模拟真实的测试环境。数据库还原从备份中还原一份数据到测试环境中，以模拟真实的测试环境。数据库填充使用脚本和工具来填充测试数据，确保数据的充分性和多样性。在准备测试数据时，还需要注意以下几点：数据准备时的方法描述数据
基准测试、并发测试、综合场景测试、场景测试、负载测试、疲劳测试、极限测试、吞吐量测试、大数据量测试、内存泄漏测试等。
当我们对数据库进行优化后，只有进行测量系统性能才能知道优化是否有效，这种测量的方式就是基准测试。基准测试的定义如下：
最近做的项目需要和Unity做交互, Unity作为一款游戏引擎, 还是很耗性能的, 所以找了找性能测试的工具, 发现了腾讯的PerfDog, 记录一下使用心得。
WeTest 导读 在WeTest深度兼容测试上线之后，为大量手游及应用挖掘了兼容问题，为测试开发同学提供了极大的便利。为了能够让测试开发同学能够迅速的了解测试后的结果，您是否真的读懂了WeTest的兼容报告？是否了解具体问题的准确定位？ WeTest兼容测试报告总共分五大块：测试概况、问题列表、设备详情、性能报告和重测。 测试概况 提交测试后，一般等待1-4小时后，可在“我的报告”中查看测试报告，最先看到的是测试概况。 通过测试概况可以看到： 1. 测试通过率：通过的机型数/测试的机型总数；
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。
APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。 性能测试三角：性能指标、测试场景、测试工具。 首先要思考选哪些指标来评估性能：内存、cpu、电量还是什么？接着，选择你需要测试的场景，测试场景描述了你需要在何种场景下取性能数据，要测试APP何种功能等等。最后，根据你的指标和场景选择适合你的测试工具。 下面就从这三方面来具体分析。 一、性能指标 常见的性能指标有：内存、CPU、电量、流量、速度/耗时。这里从2个角度分析：
性能计数器，指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据，包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数，反映系统负载和处理能力的一些关键指标，通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高，成为瓶颈，通常也预示着性能可能会出现问题。
经过三个月的开发，项目通过了所有测试并上线，然而，我们发现项目的首页几乎无法打开，后台一直发生超时错误，导致CPU过度负荷。在这次项目开发过程中，我制定了一份详细的技术优化方案。考虑到客户无法提供机器硬件配置，我们只能从软件方面寻找解决方案，以满足客户的预期。同时，我还准备了一个简单的项目复盘，如果你对此感兴趣，也可以一起查看。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/425.html
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mysqlslap是MySQL自带的一个用于实现负载性能测试和压力测试的工具。它可以模拟多个客户端对数据库进行施压，并生成报告来了解数据库的性能状况。
PerfDog性能狗是移动全平台iOS\Android性能测试工具平台，快速定位分析性能问题，提升APP应用及游戏性能和品质，手机无需ROOT/越狱，手机硬件、游戏及应用无需做任何更改，极简化即插即用。
1.双击批注 基本使用不提，在整个测试过程我们经常会遇到很多场景，每个场景的性能数据一般都会各有不同，所以为了在报告中看的更明显，我们可以增加批注，比如标记关键节点等。 鼠标左键双加添加批注 批注及标定(鼠标左键双击，则批注。左键双击已生成的批注，则取消。鼠标左键单击，则标定)：
数据库与硬件之间的关系，是一个决定数据库性能，必要条件，即使你参数调整的漂亮，你的SQL 撰写的没有问题，但是硬件不行，那么上面说的这一切对于数据库的性能，只能是杯水车薪。
一般是在产品相对比较完善，也就是功能测试完成后进行，因为这个时候各个模块的关联基本都做好了。（我们有时候虽然只是测试某个功能，但关联到很多其他模块）
压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为，它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单： 不是在常规条件下运行手动或自动测试，而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖，性能测试，负载测试，并发测试等等，这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点： 操作系统默认安装，在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
最近有两篇关于GUID和Int自增的文章，我是一直使用Int自增的，不习惯使用GUID，感觉GUID很麻烦，用着不方便，性能也比不上Int自增。但是同时我也知道，二者在性能上孰优孰劣，只是感觉和猜测，并没有做测试！我是只相信测试，不相信分析、推断的。可能是由于我一直都没有系统的学习过的原因吧，高分析总是迷迷糊糊，模棱两可的。所以我更详细测试的结果。 一直想做一下这方面的测试来着，但是比较懒了，一直没有测试，看到了两片博文，勾起了我的兴趣，呵呵，测试一回吧。 一、 测试环境 1、 硬
Use bonnie to Test system IO speed Friday, 2004-09-17 11:33 Eygle 原文链接: http://www.eygle.com/unix/Use.Bonnie.To.Test.IO.speed.htm Bonnie是一款极小的测试系统IO性能的工具,源代码公开.作者主页: http://www.textuality.com/bonnie/ 你也可以点击这里下载 编译Bonnie极其简单,但是需要你安装了make及gcc
简而言之就是测试采集手机在运行App时的性能指标数据，FPS、Jank、FTime、CPU、GPU、Memory、Battery 、Network、CTemp等性能参数。
每个女孩都是天使，每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里，温馨的女人节骄傲的向我们走来，祝女神节日快乐！
基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
4g文本文件，56GB系统内存，20GB堆内存。 全部先读入List<String[]>,一行对应一个String[],读入阶段CPU使用100%，然后所有List<String[]>里的内容进行简单处理后拼接进入一个StringBuilder(). 在整个过程的某个阶段，会OutOfMemory.
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢？
保险行业升级测试工作较多，此为行业背景。从客户甲了解到，他所在的DBA团队一方面要承担数据库日常维护工作，另一方面也要为业务部门提供测试数据库。除去生产环境的日常维护，以下几项工作耗费较多精力：
作者介绍：黄辉，16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作，喜欢研究分布式数据库相关技术（如：分布式事务，高可用性等）。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试，发现同等资源配比条件下，GreenPlum 的性能远好于 Mysql ，有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法，比如说做多表 join 时，采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法，两者的性能又如何？由于 GreenPlum 是由
本文介绍了针对Canvas/WebGL测试数据稳定性进行的专项优化，通过购置散热风扇、调整测试手机型号、性能监控、制定规范等方法，有效地改善了测试结果，提高了数据的稳定性与准确性，使得开发跟进分析更加准确有效。同时，也提出了规范“有效落后”门限值的制定方法，为后续的优化工作提供了有益的参考。
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在前面的压力测试过程中，主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试，评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说，整个系统的瓶颈在于数据库。
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近一直在进行一些数据库的测试工作，在使用测试工具的时候也发现了一些问题，有所感触，看看有没有有同感的同学。
大家好，我是《软件测试52讲》专栏的作者茹炳晟，我用我16年的测试知识和经验，梳理出了这一整套软件测试的知识专栏。
一、测试背景： TokuDB一直被传说有着较高压缩比、较高insert性能、以及在线添加索引和字段速度较快等等优点，对此进行了相关的调研，针对压缩比、写入性能以及DDL速率进行了相关测试；根据相关资料以及测试报告得出相关结论，了解实用场景以及对应优势。 二、测试环境： CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz * 32 内存：128G 操作系统：CentOS release 6.6 Mysql版本：5.6 Mysql版本：5.5 Tokudb版本：7.5.1
之前写了两篇文章分享自己对几种性能测试框架的测试：性能测试框架对比初探、性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
早在2022年10月，俄罗斯国产处理器厂商贝加尔电子（Baikal Electronics）就曝光了最新推出的48核的服务器处理器——S1000的SPEC CPU 2006 Int性能测试数据，并将其与20核Intel Xeon Gold 6148、16核AMD Epyc 7351和48核华为鲲鹏920的SPEC CPU 2006 Int测试成绩进行了比较，结果显示S1000性能大约与AMD和英特尔CPU相当，同时也达到了7nm制程的华为鲲鹏920性能的85%。
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
近年来，在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下，数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言，AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。
在写 JMeter 脚本的时候经常需要模拟一些数据，通常的做法是采用”CSV Data Set Config”从 CSV 文件中读取数据。但是使用数据文件不够灵活，需要提前根据虚拟用户数准备相应数量的测试数据。比如，某应用的用户注册过程需要提供手机号码，如果采用 CSV 文件，测试 1000 虚拟用户就需要准备 1000 个手机号码。如果测试过程中要增加虚拟用户数目，则需要准备更多的测试数据。整个过程比较费时费力。
http://www.eygle.com/special/Use.Orastress.2.Test.Oracle.db.htm
Android 框架层通过一个名为 batterystats 的系统服务，电池的信息，电压，温度，充电状态等等，都是由BatteryService来提供的。 电池的这些信息是BatteryService通过广播主动把数据传送给所关心的应用程序。实现了电量统计的功能，batterystats实现原理可以查阅电量统计服务 Android 提供的 dumpsys 命令用于查看系统服务的信息(实现原理可以查阅 dumpsys 介绍) 将batterystats作为参数，就能输出完整的电量统计信息。小编在日本最大的游戏直播平台之一项目组开发过一段时间发现直播页面发热问题一直饱受日本用户诟病,因此我准备出一篇技术文章详细介绍整个优化流程,经过功能测试发现: 如果在游戏直播中播放视频，手机很快就会发烫。针对这种现象，我马上拉取数据进行了分析，测试数据表明游戏直播耗电量竟然高达 7%,经过调研,发现 Battery Historian 这个框架还挺合适线下优化的
随着5G时代的到来，以及万物互联时代的到来，云应用和云服务会越来越多，数据量会指数级增长。尤其是2020年全球疫情的时代意义，会导致各行各业开始上云。从而会催生出极具个性化的各类产品的诞生。
单元测试是程序开发者适用一段代码来验证另外一段代码写的是否符合预期的一种相对高效的自我测试方法。
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