增強(qiáng)學(xué)習(xí)導(dǎo)論中文版 Reinforcement learning an introduction 中文版

Reinforcement Learning An Introduction (2nd Edition)

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在進(jìn)行性能測試時(shí)，我們需要對測試結(jié)果進(jìn)行監(jiān)控和分析，以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護(hù)了一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)每個(gè)事件的統(tǒng)計(jì)信息。 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們在Charts標(biāo)簽頁中查看不同時(shí)間點(diǎn)的性能指標(biāo)，但是正因?yàn)長ocust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實(shí)際上是存儲(chǔ)在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結(jié)束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報(bào)到外部的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進(jìn)行展示和分析。

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