理解dynamic performance analysis

最新推荐文章于 2021-06-21 18:19:06 发布
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#dynamic #performance #analysis

动态程序分析关注于在实际执行过程中对软件的分析，例如单元测试、集成测试等。相反，静态分析则在不执行程序的情况下进行，用于检查代码质量。两者在软件开发的测试和验证阶段都发挥着重要作用。

  • Overview

    Consider printing some statictics (fancy term: dynamic performance analysis) while your program is running, or after it finishes.

  • Dynamic program analysis

    Dynamic program analysis is the analysis of computer software that is performed by executing programs on a real or vitual processor.

    Dynamic analysis is in contrast to static program analysis.

    Unit tests, integration tests, system tests and accptance tests use dynamic testing.

  • Static program analysis

    Static program analysis is performed without actually executing programs, in contrast with dynamic analysis.

  • References

  1. Static Program Analysis
【软件构造】8.4 动态性能分析方法与工具
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1.动态程序分析 Dynamic Program Analysis 动态程序分析：根据程序的一次或多次执行的过程与结果，分析代码在时空性能方面所展现出的性质 静态分析：使用抽象的输入值 动态分析：使用具体的输入值 为使动态分析有效，目标程序必须执行足够多次，以观察到完整的、不同的执行行为。 通过分析代码覆盖度，确认动态分析是否已经足够。 要尽可能小的影响程序原本的执行，否则性能测量不准确。 例一：...
Dynamic Performance Views
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PL/SQL Developer Error - Dynamic Performance Tables not accessible
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使用PL/SQL Developer链接一个数据库后，报下边这个错误: Dynamic Performance Tables not accessible,Automatic Statistics disabled for this sessionYou can disable statistics in the preference menu, or obtain selectprivilige...
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Change-aware Dynamic Program Analysis for JavaScript
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摘要 本文基于动态分析框架Jalangi实现了轻量级的变更感知动态程序分析工具，并使用DLint和JITProf工具中的46个检测器进行评估，结果表明总体分析时间平均减少了40%，大概31%的commit能减少80% 1. 介绍 大多在通用分析框架上实现的动态分析，比如Valgrind和Jalangi，强大但重量级。通常这种分析有很大的运行时开销。大型回归测试套件的项目在动态语言中很常见，静态检测...
动态分析Android程序,Hooker 一个用于动态分析Android应用程序的开源项目
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# 1. Introduction to unordered_map **1.1 Overview of unordered_map** The unordered_map is one of the associative containers in the C++ Standard Template Library (STL), implemented using a hash table...
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Dynamic Feature Modules的Android动态代码加载示例
软件构造 8.2 Dynamic Program Analysis Methods and Tools
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06-24 436
1.动态程序分析动态程序分析：根据程序一次或多次执行的结果和结果，分析代码在时空性能方面所展现出的性质。静态分析使用抽象的输入值；动态分析使用具体的输入值。为使动态分析有效，目标程序必须执行足够多次，以观察到完整的、不同的执行行为；通过代码覆盖度，确认动态分析是否已经足够；要尽可能小的影响程序原本的执行，否则性能测量不准确。80-20规则：20％的程序负责80％的执行时间。2.分析方法分析方法有：...
[Leetcode]Dynamic Programming
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Dynamic Programming91. Decode Ways91. Decode Ways[Analysis]此题目考虑使用动态规划的思想。思路如下，假设已知一个字符串可以decode为N种不同的字符组合，那么此时再加入一个新的数字进入这个字符串中又能构成多少种不同的字符组合。这是动态规划的基本思想，也就寻找一种状态转移方程。设L为原始的由数字组成的字符串，令函数f(x)表示为在L中，从起点
plsql 中出现 Dynamic Performance Tables not accessible 问题解决
weixin_30731305的博客
03-06 474
产生该提示原因： plsql dev在用户运行过程中，要收集用户统计信息，但是由于你现在登录的用户没有访问v$session,v$sesstat and v$statname视图的权限， 所以不能收集当前用户的统计信息，和plsql dev工具中配置的Automatic Statistics相冲突，所以就出现了这个提示。 解决问题： 根据警告提示，可以有两种方法解决这种警告 ...
解决Dynamic Performance Tables not accessible方法
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<br />来源：http://blog.ywxyn.com/index.php/archives/582
plsql dev中Dynamic Performance Tables not accessible分析解决
heqiyu34的专栏
12-07 1万+
来源链接：http://www.xifenfei.com/1822.html 作者：惜分飞©版权所有[文章允许转载,但必须以链接方式注明源地址,否则追究法律责任.]   相信很多使用plsql dev的朋友多遇到过类此如下面的提示： Dynamic Performance Tables not accessible, Automatic Statistics
Dynamic Performance Tables not accessible解决方法
likaijia19930924的专栏
03-16 3428
PLSQL问题：Dynamic Performance Tables not accessible,  Automatic Statistics Disabled for this session  You can disable statistics in the preference menu,or obtanin select  priviliges on the v$sessio
The analysis may need a large number of increments (more than 20
最新发布
09-07
When an analysis requires a large number of increments (over 20), the following considerations and approaches can be taken: ### Computational Resources - Ensure that the computing device has sufficient memory and processing power. For complex numerical analyses, a multi - core CPU or a GPU - accelerated system can significantly speed up the process. For example, in finite element analysis, using a high - performance workstation or a cluster of servers can handle a large number of incremental steps more efficiently. - Optimize the code if the analysis is being carried out through programming. Use efficient algorithms and data structures. For instance, in Python, using NumPy arrays instead of native Python lists can lead to faster computations. ```python import numpy as np # Example of using NumPy for numerical operations arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) result = arr * 2 print(result) ``` ### Convergence and Stability - Check the convergence criteria of the analysis method. A large number of increments may be due to slow convergence. Adjust the tolerance values for convergence checks. For example, in an iterative solver for a system of linear equations, reducing the relative error tolerance can improve the accuracy but may increase the number of iterations. - Implement stability checks during the incremental process. Some analyses, like dynamic simulations, may become unstable over a large number of steps. Use appropriate numerical damping techniques to maintain stability. ### Data Management - Store intermediate results properly. Since there will be a large number of increments, saving the data at each step can be useful for post - processing and debugging. Consider using file formats that are optimized for large - scale data storage, such as HDF5. ```python import h5py # Example of saving data to HDF5 file data = np.random.rand(100) with h5py.File('data.h5', 'w') as f: f.create_dataset('my_data', data = data) ``` - Plan for data visualization. With a large number of increments, visualizing the results can help in understanding the trends and patterns. Use software like MATLAB, Python's Matplotlib, or specialized visualization tools depending on the nature of the analysis.
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