【Jmeter】jmeter指定jdk版本启动

背景:

因权限问题,不能修改操作系统的环境变量或者因jmeter启动加载的默认jdk8版本低,需要指定jdk XX版本启动Jmeter

解决办法:

进入jmeter bin目录选择jmeter.bat,记事本编辑jmeter.bat, 在最前面添加
set MINIMAL_VERSION=1.8.0      //即你要启动的jdk版本最小版本;
set JAVA_HOME=D:\tomcat\jdk1.11\JDK11_64  //即你本机安装的JDK版本对应的路径;
set PATH=%JAVA_HOME%\bin;%PATH%     //即运行jmeter.bat的jdk的path。

保存jmeter.bat,再次启动jmeter.bat即可。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/57396.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

go 中的斐波那契数实现以及效率比较

package mainimport ("fmt""math/big""time" )// FibonacciRecursive 使用递归方法计算斐波那契数列的第n个数 func FibonacciRecursive(n int) *big.Int {if n < 1 {return big.NewInt(int64(n))}return new(big.Int).Add(FibonacciRecursiv…

抗肺癌市场迎新突破,十款创新药物获批!

在肺癌治疗领域&#xff0c;近年来取得了令人瞩目的进展。随着科学技术的不断进步和临床研究的深入&#xff0c;多款创新肺癌药物相继获批上市&#xff0c;为患者带来了前所未有的治疗选择和希望。本文将详细介绍十款最新获批的肺癌创新药物&#xff0c;探讨它们的特点、适应症…

Leetcode 1135. 最低成本连通所有城市

1.题目基本信息 1.1.题目描述 想象一下你是个城市基建规划者&#xff0c;地图上有 n 座城市&#xff0c;它们按以 1 到 n 的次序编号。 给你整数 n 和一个数组 conections&#xff0c;其中 connections[i] [x_i, y_i, cost_i] 表示将城市 x_i 和城市 y_i 连接所要的cost_i&…

Stable Diffusion Web UI 大白话术语解释 (二)

归纳整理&#xff0c;Stable Diffusion Web UI 使用过程中&#xff0c;相关术语 ControlNet ControlNet 说简单点&#xff0c;就是你可以给 AI 一些“规则”&#xff0c;比如让它根据某些线条、结构或者骨架去画图。 这样能让 AI 画出更符合你要求的图片&#xff0c;特别适合画…

买华为系的车,这个理由无法拒绝

文 | AUTO芯球 作者 | 雷慢 激动人心啊&#xff0c; 超过45万问界车主&#xff0c; 还有几十万其他用华为鸿蒙智能座舱系统的车主, 大家的软件安全、自主可控问题&#xff0c; 这下可以彻底放心了&#xff01; 为什么&#xff0c;就在昨晚&#xff0c; 完全自主可控、彻…

ECharts饼图-饼图34,附视频讲解与代码下载

引言&#xff1a; 在数据可视化的世界里&#xff0c;ECharts凭借其丰富的图表类型和强大的配置能力&#xff0c;成为了众多开发者的首选。今天&#xff0c;我将带大家一起实现一个饼图图表&#xff0c;通过该图表我们可以直观地展示和分析数据。此外&#xff0c;我还将提供详…

可编辑60页PPT | 大数据基础知识培训课件

荐言分享&#xff1a;在当今信息化高速发展的时代&#xff0c;大数据已成为推动各行各业创新转型的关键力量。无论是金融、医疗、教育还是零售等行业&#xff0c;大数据的应用都为企业带来了前所未有的机遇和挑战。为了帮助学员更好地理解和应用大数据&#xff0c;我们精心设计…

鸿蒙应用的Tabs 组件怎么使用

鸿蒙应用中的Tabs组件是一个用于通过页签进行内容视图切换的容器组件&#xff0c;每个页签对应一个内容视图。以下是Tabs组件的使用方法&#xff1a; 一、基本结构 Tabs组件的页面组成包含两个部分&#xff0c;分别是TabContent和TabBar。TabContent是内容页&#xff0c;TabB…

纯css实现瀑布流! 附源码!!!

瀑布流用于展示图片信息,我这里用的背景颜色来代替图片 PC端效果 源码(直接复制粘贴就可以运行了!!!) <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><title>PC端瀑布流</title><style>.box {w…

Umi UI报错:连接失败,请尝试重启dev服务

Umi UI连接失败&#xff0c;请尝试重启dev服务 使用umi ui时遇到以下问题 报错如下 从报错可以看出是淘宝镜像失效的问题&#xff0c;检查淘宝镜像 可以看出淘宝镜像是最新的&#xff0c;并无问题 经过查找发现报错是因为依赖文件中使用了旧的淘宝镜像&#xff0c;在node…

2025国内10大主流免费在线客服系统

ttkefu在线客服 多渠道接入&#xff1a;支持网站、APP、社交媒体等多种渠道接入&#xff0c;方便客户随时进行咨询。多样化沟通&#xff1a;提供图文、视频、表情等多种消息类型&#xff0c;提升沟通效率。智能客服与人工客服结合&#xff1a;机器人客服能够自动识别并理解用户…

美国FDA注册和FDA检测的区别

FDA注册 FDA注册是美国食品药品管理局对进入美国市场的产品进行企业和产品信息登记的过程&#xff0c;其目的主要包含反恐和限制不符合要求产品的市场准入&#xff0c;FDA注册主要针对的企业主要有&#xff1a;食品类企业&#xff08;包含所欲可食用产品及动物饲料&#xff09;…

100种算法【Python版】第2篇——分治法

分而治之 1 分治法原理2 示例说明:归并排序2.1 分治法的步骤2.2 归并排序代码3 分治法应用3.1 最近点对问题3.1.1 Python3代码3.1.2 分治法思路说明3.2 快速傅里叶变换(FFT)3.2.1 Python3代码3.2.1 分治法思路说明3.3 最长公共子序列问题3.3.1 Python3代码3.3.2 分治法思路说…

Java全栈经典面试题剖析4】JavaSE高级 -- 包装类,String, 类方法

目录 面试题3.1 什么是自动装箱与拆箱&#xff1f;用什么方式来装箱与拆箱&#xff1f; 面试题3.2 int和Integer有什么区别&#xff1f; 面试题3.3 Integer常量池 面试题3.4 字符串常量池 面试题3.5 这句代码创建了几个对象? String str1 new String("xyz");…

【大数据应用开发】2023年全国职业院校技能大赛赛题第10套

如有需要备赛资料和远程培训,可私博主,详细了解 目录 任务A:大数据平台搭建(容器环境)(15分) 任务B:离线数据处理(25分) 任务C:数据挖掘(10分) 任务D:数据采集与实时计算(20分) 任务E:数据可视化(15分) 任务F:综合分析(10分) 任务A:大数据平台搭…

RootNeighboursDataset(helpers.dataset_classes文件中的root_neighbours_dataset.py)

任务类型:回归 用途:在 `RootNeighboursDataset` 中,任务是给定一棵根树,预测根节点度数为6的邻居的特征平均值。因此,模型需要基于根节点的结构,找到度为6的邻居,并计算其特征的平均值。这属于回归问题,因为目标是预测连续值(特征的平均值)。 from helpers.dataset_…

C++ 抛异常

目录 一.抛异常与运行崩溃的区别 1.运行崩溃 2.抛异常 二.抛异常机制存在的意义 1.清晰的处理错误 2.结构化的错误管理 3.跨函数传递错误信息 4.异常对象多态性 三.抛异常的使用方法 1.抛出异常 (throw) 2.捕获异常 (catch) 3.标准异常类 四.抛异常的处理机制 1.抛…

【MySQL备份】Percona XtraBackup

这份文档针对的是最新发布的版本&#xff1a;Percona XtraBackup 2.4.29&#xff08;发布说明&#xff09;。 Percona XtraBackup是一款针对MySQL系列服务器的开源热备份工具&#xff0c;在备份过程中不会锁定您的数据库。它能够对MySQL 5.1、5.5、5.6和5.7服务器以及带有Xtra…

UDP传输协议Linux C语言实战

文章目录 1.UDP简介1.1特点1.2 UDP协议头部格式1.2.1 **UDP头部**&#xff1a;1.2.2 **头部意义**&#xff1a;1.2.3 **头部参数**&#xff1a; 1.3 UDP数据长度控制1.4 UDP协议建立框架 2. 函数介绍2.1 sendto函数2.2 recvform函数2.3 其他函数 3.实例3.1 通用结构体、IPV4结构…

转置卷积的一些理解

转置卷积 当图像输入到卷积网络中&#xff0c;最终生成的特征图的宽高会减小 在语义分割中标签和原始图像大小一致&#xff0c;若输出宽高减小&#xff0c;不利于标签比对 于是使用转置卷积将图像宽高还原 在卷积的时候&#xff0c;通常输入大于输出&#xff0c;可根据输入大小…