39、性能分析与跟踪工具指南

性能分析与跟踪工具指南

在软件开发过程中,性能分析与跟踪是优化代码、排查问题的重要手段。本文将介绍多种性能分析和跟踪工具,包括它们的特点、使用方法以及适用场景。

1. 调用图(Call graphs)

在性能分析时,列表顶部的函数大多是底层内存操作,这些函数通常已被优化。为了了解这些函数的调用来源,可以使用 perf record 命令的 -g 选项捕获每个样本的回溯信息。

perf record -g

使用 perf report 查看结果时,函数属于调用链的部分会显示一个加号(+),可以展开跟踪查看调用链中更底层的函数。生成调用图依赖于从栈中提取调用帧的能力,就像在 GDB 中进行回溯一样。不过,并非所有架构和工具链的组合都支持这一操作。

2. perf annotate

当确定了要分析的函数后, perf annotate 可以帮助我们深入函数内部,查看代码并获取每条指令的命中次数。使用 perf annotate 替代 perf report 即可。

perf annotate

perf annotate 需要可执行文件和 vmlinux 的符号表。如果想查看与汇编代码交错的源代码,可

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值