精华内容
下载资源
问答
  • pandas-profiling-源码

    2021-03-08 13:14:31
    熊猫分析
  • pandas-profiling-master.zip

    2020-06-18 17:08:08
    从pandas-profiling官方github下载好的pandas-profiling包,目前(2020年6月18日)最新版本,安装方式:pip install 压缩包路径
  • gpu_memory_profiling 在pytorch代码中分析每一行的GPU内存使用情况 用法示例 python example_mnist.py 相依性 此代码取决于 。 点安装在这里可用: pip install py3nvml 使用pytorch版本0.4.0和py3nvml版本0.2.0...
  • gpu_profiling_pytorch 测试简单的pytorch代码的性能 实现分布式DataParallel以在多个节点上运行 使用Nsight Profiler进行性能分析
  • Author-Profiling-源码

    2021-06-03 12:10:46
    作者简介 学生:Florin Brad、Diana Mincu、Eduard Olariu 要运行只需运行主文件 创建特征 标准化 应用高斯朴素贝叶斯。 线性 SVM、逻辑回归、随机森林 计算 10 折交叉验证并输出结果
  • 基因表达谱介导的子宫内膜癌临床精准治疗的建立,周静怡,殷复粉,子宫内膜癌是一种常见的妇科疾,许多早期子宫内膜癌,尤其是子宫内膜样腺癌预后较好。研究表明存在一些分期及组织学特征相同的早
  • Mysql自带profiling性能分析工具使用分享,需要的朋友可以参考下
  • python_profiling_tutorial_with_ros 说明如何分析 python 节点(在 ROS 中使用)的注释和测试代码 要测试的代码是 python 教程,以保持简单和一些修改版本,以显示有趣的东西。 所有这些都在 Ubuntu 12.04 32 位中...
  • profiling softwore

    2019-04-03 11:44:28
    KIC 测试软件,主要用于SMT回流焊,波峰焊测试温度使用
  • 该项目致力于开源数据质量和数据准备解决方案。 数据质量包括策略定义的概要分析,过滤,治理,相似性检查,数据充实变更,实时警报,篮子分析,气泡图仓库验证,单个客户视图等。 该工具正在开发高性能的集成数据...
  • Profiling

    2019-06-09 10:09:03
    Profiling Profiling points you to those regions of code that burn more CPU cycles. Profilers help sense the presence of code bottlenecks and come in different flavors. The OProfile kernel...

    Section #4. Profiling

    Profiling points you to those regions of code that burn more CPU cycles. Profilers help sense the presence of code bottlenecks and come in different flavors. The OProfile kernel profiler, included with the 2.6 kernel, uses hardware assist to gather profile data. The gprof application profiler, on the other hand, relies on compiler assist to collect profiling information.

    Profiling指向那些消耗更多CPU周期的代码区域。Profilers有助于感知代码瓶颈的存在,并有不同的风格。 2.6内核附带的OProfile内核分析器使用硬件来辅助收集配置文件数据。 另一方面,gprof应用程序分析器依赖于编译器辅助来收集分析信息。

    Kernel Profiling with OProfile

    OProfile samples data at regular intervals using hardware performance counters supported by many processors. The performance counters can be programmed to count events such as the number of cache misses. On systems where the processor does not support performance counters, OProfile obtains limited information by collecting data during timer events.

    OProfile使用许多处理器支持的硬件性能计数器周期性地对数据进行采样。可以对性能计数器进行编程以计算诸如高速缓存未命中数之类的事件。在处理器不支持性能计数器的系统上,OProfile通过计时器收集数据来获取有限的信息。

    OProfile consists of the following: OProfile包括以下内容:

    • A kernel layer that collects profiling information.[7] To enable OProfile in your kernel, enable CONFIG_PROFILING, CONFIG_OPROFILE, and CONFIG_APIC and recompile. 收集分析信息的内核层。[7] 要在内核中启用OProfile,请启用CONFIG_PROFILINGCONFIG_OPROFILECONFIG_APIC并重新编译。

    [7] If you still use a 2.4 kernel, you need to patch your kernel sources with OProfile support.

    • The oprofiled daemon. oprofiled守护进程。

    • A suite of post-profiling tools such as opcontrol, opreport, and op_help that help in detailed analysis of the collected data. These tools are included with several distributions; if your distribution doesn’t have them, however, you can download precompiled binaries. 一组后期分析工具,如opcontrolopreportop_help,可帮助详细分析收集的数据。 这些工具包含在几个发行版中; 但是,如果您的发行版没有这些工具,则可以下载已编译的二进制文件。

    To illustrate the basics of kernel profiling, let’s simulate a bottleneck in the filesystem layer and use OProfile to detect it. Our code area of interest is the portion of the filesystem layer that reads directories (function vfs_readdir() in fs/readdir.c) 为了介绍内核分析的基础知识,让我们模拟文件系统层的瓶颈,并使用OProfile来检测它。我们感兴趣的代码区域是文件系统层中读取目录的部分(fs/readdir.c中的函数vfs_readdir())

    First, use opcontrol to configure OProfile: 首先,使用opcontrol配置OProfile

    The event specifier asks OProfile to collect samples during GLOBAL_POWER_EVENTS (time during which the processor is not stopped). The numerals adjacent to the event specifier denote the sampling count in clock cycles, unit mask filter, kernel-space counting, and user-space counting, respectively. If you want to sample x times every second and your processor is running at a frequency of cpu_speed HZ, your sample count should approximately be (cpu_speed/x). A larger count generates a finer profile but also results in more CPU overhead.

    事件标示符要求OProfileGLOBAL_POWER_EVENTS期间(处理器未停止的时间)收集样本。与事件说明符相邻的数字分别表示时钟周期中的采样计数,单位掩码过滤器,内核空间计数和用户空间计数。如果要每秒采样x次并且处理器以cpu_speed HZ的频率运行,则样本计数应大约为(cpu_speed / x)。较大的计数会生成更精细的配置文件,但也会导致更多的CPU开销。

    The events supported by OProfile depend on your processor: OProfile支持的事件取决于您的处理器:

    Next, start OProfile and run a benchmarking tool that stresses those parts of the kernel you would like to profile. Look at http://lbs.sourceforge.net/ for a list of benchmarking projects on Linux. For this example, let’s exercise the Virtual File System (VFS) layer by recursively listing all files in the system:

    接下来,启动OProfile并运行一个基准测试工具,该工具强调您要分析的内核部分。请查看http://lbs.sourceforge.net/以获取Linux上的基准测试项目列表。对于此示例,让我们通过递归列出系统中的所有文件来运行虚拟文件系统(VFS)层:

    Use opreport to look at the profiling results. The % column provides a measure of the function’s load on the system:

    使用opreport查看分析结果。%列提供了函数在系统上的负载的度量:

    Let’s now simulate a bottleneck in the VFS code by introducing a 1-millisecond delay in vfs_readdir(). This is done in Listing 1.6.

    现在让我们通过在vfs_readdir()中引入1毫秒的延迟来模拟VFS代码中的瓶颈。这在代码1.6中完成。

    Listing 1.6. vfs_readdir() Defined in fs/read_dir.c

    Compile the kernel with this change and recollect the profile. The new data looks like this:

    使用此更改编译内核并重新收集配置文件。新数据如下所示:

    As you can see, the bottleneck is clearly reflected in the profiled data. vfs_readdir() has now jumped to the top of the list!

    如您所见,瓶颈明显反映在配置数据中。vfs_readdir()现在已经跳到了列表的顶部!

    You can use OProfile to obtain a lot more information. You can, for example, gather the percentage of data cache line misses. Caches are fast memory close to the processor. Fetches to cache are done in units of the processor cache line (32 bytes for Pentium 4). If the data you need to access is not already present in the cache (a cache miss), the processor has to fetch it from main memory, and this burns more CPU cycles. Subsequent accesses to that memory (and the surrounding bytes touched into the cache) will be faster until the corresponding cache line gets invalidated. You can configure OProfile to count the number of cache misses by profiling your kernel code for the BSQ_CACHE_REFERENCE event (for Pentium 4). You can then tune your code, possibly by realigning fields in data structures, to achieve better cache utilization:

    您可以使用OProfile获取更多信息。例如,您可以收集数据缓存行未命中的百分比。高速缓存是靠近处理器的快速内存。缓存的提取是以处理器缓存行为单位完成的(Pentium 432字节)。如果您需要访问的数据尚未存在于缓存中(缓存未命中),则处理器必须从主存储器中获取它,这会消耗更多的CPU周期。对相应高速缓存行无效后,对该存储器的后续访问(以及触及高速缓存的周围字节)将更快。您可以通过为BSQ_CACHE_REFERENCE事件(对于Pentium 4)分析内核代码来配置OProfile来计算缓存未命中数。然后,您可以通过重新调整数据结构中的字段来调整代码,以实现更好的缓存利用率:

    If you run OProfile on different kernel versions and look at the corresponding change logs, you might figure out reasons for code changes in different parts of the kernel.

    如果您在不同的内核版本上运行OProfile并查看相应的更改日志,您可能会在内核的不同部分找出代码更改的原因。

    You have only touched the surface of what can be accomplished using OProfile. For more information, visit http://oprofile.sourceforge.net/.

    您只触及了使用OProfile可以实现的目标。有关更多信息,请访问http://oprofile.sourceforge.net/

    Application Profiling with Gprof

    If you need to profile only an application process in isolation without profiling the kernel code that might get executed on its behalf, use gprof rather than OProfile. Gprof relies on additional code generated by the compiler to profile C, Pascal, or Fortran programs. Let’s use gprof to profile the following code snippet:

    如果您需要单独分析应用程序进程而不分析可能代表它执行的内核代码,请使用gprof而不是OProfileGprof依赖于编译器生成的其他代码来分析CPascalFortran程序。让我们使用gprof来分析以下代码片段:

    Use the -pg option to ask the compiler to include extra code that generates a call graph profile when the program runs. The -g option generates symbolic information:

    使用-pg选项要求编译器包含在程序运行时生成调用图配置文件的额外代码。 -g选项生成符号信息:

    bash> gcc -pg -g -o myprog myprog.c
    bash> ./myprog

    This produces gmon.out, which is a call graph of myprog. Run gprof to view the profile:

    这会产生gmon.out,这是myprog的调用图。运行gprof以查看配置文件:

    This shows that the error path was hit twice during execution. You can tune the code to produce fewer traversals of the error path and rerun gprof to generate an updated profile.

    这表明在执行期间错误路径被命中两次。您可以调整代码以减少对错误路径的遍历,并重新运行gprof以生成更新的配置文件。

    展开全文
  • WebGL-Profiling-Lab-源码

    2021-04-30 07:26:40
    WebGL分析实验室 :GPU编程和体系结构 宾夕法尼亚大学 在本实验中,我们将使用以下概要分析和调试工具来分析开源WebGL引擎的性能: -JavaScript CPU性能 或 -WebGL调用和资源 或着色器编辑 -每帧WebGL调用的时间表...
  • 主要介绍了浅析Ruby中的Profiling工具的用法,作者也给出了工具相关开源包的一些下载来源和使用方法,需要的朋友可以参考下
  • AMB新一代数据授权-通过突破性的功能来定位,识别,发现,管理和保护您的整体数据基础架构,从而提供一种全面的方法来满足数据治理需求。 可重复的过程/暴露的存储库。
  • 在 Java 程序的开发过程中,不可避免地会遇到内存使用、性能瓶颈等问题。Java Profiler 工具能帮助开发人员快速、有效地定位这些问题,因此成为了 Java 开发过程中的一个重要工具。目前市场上的 Java Profiler 工具...
  • 百富 BPerf是Bing.com使用的基于Windows的事件跟踪的云分析系统。 Microsoft开源行为准则 该项目采用了。 有关更多信息,请参见或与联系,并提出其他任何问题或意见。
  • pandas-profiling-master.rar

    2020-03-26 15:38:40
    生成数据报告的安装包pandas-profiling,当使用命令直接下载,通常会网络超时,导致不能正常安装,此时可以下载这里的文件,具体操作见博客,https://blog.csdn.net/christineNAN/article/details/105
  • Enable_Profiling 从 Dynatrace 操作启用分析
  • 针对现有的程序动态分析技术无法直接获取循环动态信息的问题,提出一种循环信息分析算法,根据支配关系在控制流图中识别循环,通过edge profiling的结果分析计算得到循环调用次数、循环平均迭代次数及循环运行时间等...
  • 争用分析 ReentrantLock 和 ReentrantReadWriteLock 上的配置文件争用
  • Profiling-Internet-Users:CIS6930.009S19 Dist中的信息安全和隐私。 系统工程
  • trace32支持大尺寸内存实时跟踪和实时特性描绘,该文档资料具体介绍了这两种方法的区别、用途以及配置方法。
  • Relative Localization of RFID Tags using Spatial-Temporal Phase Profiling
  • profiling:一个交互式 Python 性能分析工具
  • 系统级编程实验 第十次实验报告 profiling
  • Method Profiling

    2020-10-20 18:42:54
    一:Method Profiling定义 主要用于热点分析和性能优化。除了可以记录每个函数占用的CPU时间外,还可以跟踪所有的函数调用关系,并提供比栈跟踪法更详细的函数调用序列报告。 二:分析“好搜小说大全”登录功能 今天...

    往期推荐

    方法栈跟踪

    Log插桩调试smali代码

    DDMS工具使用

    快速定位关键代码

    Smali文件详解

    一:Method Profiling定义

    主要用于热点分析和性能优化。除了可以记录每个函数占用的CPU时间外,还可以跟踪所有的函数调用关系,并提供比栈跟踪法更详细的函数调用序列报告。

    二:分析“好搜小说大全”登录功能

    今天我们以“好搜小说大全.apk”文件作为案例,打开“好搜小说大全.apk”,点击APP程序主页面底部菜单栏的“我的”选项卡,进入“我的”页面,如下图所示,点击“未登录”按钮进入登录页面,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在编辑框中输入账号和密码就可以登录。在这里输入的账号为“易锦大学”,密码是“yijindaxue319”,如图8.3所示,点击“立即登录”按钮进行登录,如图8.4所示。此时提示“账号不存在”,这是因为没有注册这个账号,当然这不影响我们分析程序的登录逻辑。在这里需要注意,如果频繁点击“立即登录”按钮,会出现验证码编辑框,此时需要填写验证码才能点击登录按钮,如下图所示。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在了解APP的登录功能之后,我们接下来使用DDMS工具来分析程序的登录逻辑。

    三:通过“Method Profiling”捕获登录功能的方法调用流程

    打开“DDMS”工具,在进程列表里面找到“好搜小说大全”APP的包名如下图所示。

    在这里插入图片描述

    点击选中程序包名,发现顶部的菜单栏变亮,说明相应的功能可以使用,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    点击菜单栏第五个按钮,弹出一个对话框,
    Sample based profiling :自动过滤,有方法数限制方框内参数可以根据需要修改。
    Trace based profiling :捕获所有方法调用信息,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    依次点击“OK”开始方法剖析=>“立即登录”=>点击菜单栏的第五个按钮结束方法剖析,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    之后会生成方法详细调用流程图,方法的调用流程是自上而下的,所有阅读方法列表信息都是自上而下来看的,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    Parents : 父结点当前方法的上层调用
    Children :子结点当前方法的下层调用

    常用字段的属性说明如下表所示:

    在这里插入图片描述

    四:方法剖析过程中的技巧

    探究:如何筛选那么多的方法的信息呢?

    技巧一:在点击“OK”开始方法剖析之前,调整雷电模拟器的位置。

    将雷电模拟器放在DDMS工具的左边,方便在点击“OK”按钮之后迅速点击“立即登录”按钮,然后点击菜单栏的第五个按钮结束方法剖析。

    探究:为什么要迅速点击呢?

    因为分析该程序的登录逻辑,当点击“OK”开始方法剖析那一刻,就会记录相关方法的调用。此时,如果操作速度不够快的话,就会导致记录的方法调用信息过多,就需要花时间去筛选信息,给寻找关键方法带来了困难。

    技巧二:根据包名信息进行筛选和过滤。

    以java开头、android开头、org开头的都是系统的方法,可以直接过滤掉。
    还可以根据反编译后的smali文件夹下的相关包名信息进行记录,方便在阅读方法调用流程表时快速筛选信息,定位关键方法。

    技巧三:使用Traceview工具提供的搜索功能,直接输入包名或者方法名进行筛选,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    使用以上的3个技巧,再来操作一遍,看看效果如何。
    (1)使用第一个技巧将雷电模拟器放在DDMS工具的左边,点击“OK”开始方法剖析,迅速点击“立即登录”,再点击菜单栏的第五个按钮结束方法剖析。生成方法调用流程图,对比一下,方法调用信息变少了。

    我们看到,在页面的最下方是“find”搜索选项,那么接下来,通过第三个技巧,在该搜索框内直接输入包名或方法名进行搜索,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    但问题是,这里究竟要输入什么呢?我们知道,点击按钮时会触发一个点击事件,内部会调用“onClick”方法来处理,所以在分析登录、注册等逻辑时,都会优先搜索“onClick”方法。
    (2)接下来我们就直接搜索“onClick”方法回车,就定位到了“onClick”方法所在位置,假设搜索不到,那就需要采用第二个技巧来分析程序的逻辑了,如图8.13所示。
    (3)接下来分析它的登录功能。

    在这里插入图片描述

    小结:

    这一次学习了Method Profiling 具体操作:点击菜单栏第五个按钮=>点击“OK”开始方法剖析 =>迅速点击“立即登录”=>点击菜单栏的第五个按钮结束方法剖析。
    方法剖析过程中的3个技巧:在点击“OK”开始方法剖析之前,调整雷电模拟器的位置。根据包名信息进行筛选和过滤。使用Traceview工具提供了搜索功能,直接输入包名或者方法名进行筛选。

    如果你也对安卓逆向感兴趣。可以加下方的群,大家一起讨论问题,或者扫描下方二维码,关注回复 “安卓逆向” 获取免费教程

    安卓逆向交流学习:1139349849
    vx:Yjxiaox

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • pytorch性能profiling

    2021-06-01 11:16:02
    1. pytorch本身的profiler,1.8后新的...Debug/optimize graphics workloads ...profiling https://docs.python.org/zh-cn/3/library/profile.html python cprofile python -m cProfile -s tottime xxx.py sort_stats支持...

    1. pytorch本身的profiler,1.8后新的profiler工具torch.profiler

    https://pytorch.org/blog/introducing-pytorch-profiler-the-new-and-improved-performance-tool/

    https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/profiler_recipe.html

    https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4453953.html

    可以像tensorflow那样生成trace.json文件用chrome chrome://tracing/打开查看。

    2. NVIDIA Nsight Systems

    常用的nvprof只能看到kernel和拷贝等耗时,没有timeline,而nsys可以可视化看到timeline,更加直观。框架不依赖。

    参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/132582159 

    https://developer.nvidia.com/nsight-systems

    安装:sh NsightSystems-linux-public-2021.2.1.58-642947b.run --accept --quiet

    同时在windows主机上安装对应版本。

    使用样例:

    nsys nvprof python xx.py  

    nsys nvprof -o nsys_cuda1  python xx.py  

    --force-overwrite true

    会生成report.qdrep文件,用windows版本打开即可查看timeline,可以选中放大或者ctrl+鼠标中键缩放:

    Nsight Systems - Analyze application algorithm system-wide

    Nsight Compute - Debug/optimize CUDA kernel

    Nsight Graphics - Debug/optimize graphics workloads

    https://indico.cern.ch/event/962112/contributions/4047370/attachments/2159916/3643963/Nsight%20Systems%20-%20x86%20Introduction%20-%20CERN.pdf

    https://docs.nvidia.com/nsight-systems/UserGuide/index.html

    3. python profiling

    https://docs.python.org/zh-cn/3/library/profile.html

    python cprofile

    python -m cProfile -s tottime xxx.py

    sort_stats支持以下参数:'calls', 'cumtime', 'cumulative', 'filename', 'line', 'module', 'name', 'ncalls', 'nfl', 'pcalls', 'stdname', 'time', 'tottime'

    输出内容字段简析:

    1、ncalls : 是指相应代码 / 函数被调用的次数;

    2、tottime: 是指对应代码 / 函数总共执行所需要的时间(注意,并不包括它调用的其他代码 / 函数的执行时间);

    3、percall: 就是上述两者相除的结果,也就是 tottime / ncalls;

    4、cumtime:则是指对应代码 / 函数总共执行所需要的时间,这里包括了它调用的其他代码 / 函数的执行时间;

    5、percall: 则是 cumtime 和 ncalls 相除的平均结果。

    https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/profile.html#pstats.Stats.sort_stats

    https://blog.csdn.net/weixin_44648216/article/details/104072223

    展开全文
  • 监控和分析ClickHouse 附加程序 安装 node js(来自 .nvmrc 的版本) 配置 如有必要,更改配置文件: api -> .env 应用程序-> config.js 发射 光盘API npm ci npm 运行开发 光盘应用程序 ... npm 运行开发
  • PostgreSQL 源码性能诊断(perf profiling)指南,常用优化方法。
  • NULL 博文链接:https://asyty.iteye.com/blog/1202943

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 45,278
精华内容 18,111
关键字:

profiling