linux performance analysis

最新推荐文章于 2020-11-21 19:51:23 发布
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本文深入探讨Linux系统性能分析的关键要素，包括CPU使用情况、内存管理和IO操作效率。特别关注了不同RAID级别在IOPS场景下的性能差异，并提供了Benchmark测试工具的介绍。通过理解这些核心概念，读者将能够优化系统性能并提升工作效率。

linux performance analysis

2014/10/09整理中...

1,cpu

百度百科top详细介绍。

2,memory

3,io

IOPS：衡量存储端（并不是主机端）每秒可以接受多少次读写请求。“主机的一次IO请求，可能对应存储端的多次IO相应”
 IOPS较高的场景中raid10的性能要高于raid5.原因是每一个IO，RAID10操作单块盘的次数比RAID5少。
benchmark 测试工具：http://www.iozone.org/
Linux之性能分析工具（Performance Analysis Tools for Linux）
Linux运维老纪的博客
12-09 1244
网络 I/O（Input/Output）是指操作系统与网络接口之间的数据传输操作，包括从网络中接收数据和向网络中发送数据。本质上是通过协议栈的“socket接口”实现对远端主机的访问。本章详细介绍Linux分析工具，希望对大家有帮助。
Linux Performance Analysis and Tools
06-21
Linux Performance Analysis and Tools Linux Performance Analysis and Tools Linux Performance Analysis and Tools
Linux Performance Analysis and Tools(Linux性能分析和工具)
资料qun832218493
11-21 766
首先来看一张图： 上面这张神一样的图出自国外一个Lead Performance Engineer(Brendan Gregg)的一次分享，几乎涵盖了一个系统的方方面面，任何人，如果没有完善的计算系统知识，网络知识和操作系统的知识，这张图中列出的工具，是不可能全部掌握的。 出于本人对linux系统的极大兴趣，以及对底层知识的强烈渴望，并作为检验自己基础知识的一个指标，我决定将这里的所有工具学习一遍（时间不限），这篇文章将作为我学习这些工具的学习笔记。尽量组织得方便自己日后查阅，并希望对别人也有一定帮助。
Linux Performance Analysis in 60,000 Milliseconds
weixin_33701251的博客
04-29 582
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
linux_performance_analysis:每个版本的 Linux 性能分析工具和仪表板
06-25
linux_性能分析 这是每个内核版本的 Linux 性能分析工具和仪表板的子集。 这个项目的想法是创建一个公共网页，在那里可以使用一些基本的性能工具测试 linux 内核下一个分支（仍未合并到 linux 内核上）的所有补丁。 基本工具集（ ）： 此页面链接到我创建的各种 Linux 性能资料，包括右侧的工具图。 这些显示：Linux 可观察性工具、Linux 基准测试工具、Linux 调优工具和 Linux sar。 有关更多图表，请参阅下面我的幻灯片。 工具 perf_events: perf one-liners, examples, visualizations. perf-tools: perf analysis tools using perf_events and ftrace (github). ktap: one-liners, examples, and s
Linux memory performance analysis
lianliange85的专栏
11-04 777
Memory metrics:  1.Free memory Compared to most other operating systems, the free memory value in Linux should not be a cause for concern.“The Linux kernel allocates most unused memory as file sys
精选资源
linux performance analysis and tools.zip
03-09
"linux performance analysis and tools.zip"这个压缩包很可能包含了由Brendan Gregg提供的关于Linux性能分析的深入讲解和实用工具介绍。Brendan Gregg是一位知名的操作系统性能分析师，他的工作对于理解和优化Linux...
SCI复现含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）
01-04
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究，重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略，通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置，结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模，提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计（如C&CG算法、大M法）及仿真验证全过程，适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果，掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法；②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用；③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习，重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程，并尝试在不同场景下调试与扩展代码，以深化对微电网优化运行机制的理解。
干辣椒粉，全球前10强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.docx
01-04
干辣椒粉，全球前10强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.docx
Adobe XD 2025（XD 58）安装教程及下载
01-04
Adobe XD 2025（XD 58）安装教程及下载
现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
个人防护装备实例分割数据集-20251118-012304.zip
01-04
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：个人防护装备实例分割数据集 图片数量： 训练集：4,524张图片 分类类别： - Gloves（手套）：工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet（安全帽）：头部防护装备。 - No-Gloves（未戴手套）：未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet（未戴安全帽）：未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes（未穿安全鞋）：未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest（未穿安全背心）：未佩戴身体防护的状态。 - Shoes（安全鞋）：足部防护装备。 - Vest（安全背心）：身体防护装备。 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标和类别标签，适用于实例分割任务。 数据格式：来源于实际场景图像，适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型，提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查：集成至监控系统，实时检测PPE穿戴情况，预防安全事故，确保合规性。 学术研究与创新：支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究，促进AI与安全工程的结合。 培训与教育：可用于安全培训课程，演示PPE识别技术，增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性：每个实例均用多边形精确标注，确保分割边界准确；覆盖多种PPE物品及未穿戴状态，增加模型鲁棒性。 场景丰富：数据来源于多样环境，提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于实例分割模型开发，支持目标检测和分割任务。 实用价值高：专注于工作场所安全，为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑，有助于减少工伤事故。
软件工程基于SVN的版本控制与CI/CD集成：计算机竞赛项目协同开发优化策略研究
01-04
内容概要：本文介绍了SVN版本控制系统在计算机竞赛中的高级应用，重点阐述了其与持续集成和持续部署（CI/CD）流程的结合使用，提升开发效率与代码质量。文章讲解了SVN的核心技巧，包括钩子脚本的使用、权限管理机制以及日志管理的重要性，并通过实际应用场景展示了其在大型竞赛项目、实时协作开发和成果展示中的价值。此外，提供了结合Jenkins实现自动化构建、测试与部署的详细代码案例，展示了从代码拉取到服务部署的完整流程。最后展望了SVN未来可能与人工智能、机器学习及区块链技术融合的发展趋势，增强智能化和安全性。; 适合人群：具备一定软件开发和版本控制基础，参与计算机竞赛或团队协作开发的1-3年经验研发人员或学生开发者； 使用场景及目标：①在竞赛团队中实现高效的代码协同与自动化集成；②通过SVN钩子与权限管理保障代码规范与安全；③利用日志与版本历史追踪开发进程并支持成果展示； 阅读建议：学习时应结合Jenkins等CI/CD工具进行实践操作，重点关注钩子脚本编写、自动化构建流程配置及权限策略设计，深入理解SVN在复杂项目中的工程化应用。
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01-04
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数电大作业-数字钟实验仿真文件.ms14
最新发布
01-04
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linux performance tuning pdf
05-10
4. Linux Performance Analysis and Tools: https://www.cs.cmu.edu/~omutlu/pub/linux-performance.pdf 这些文档涵盖了Linux系统性能调优的各个方面，包括系统监控、内存管理、I/O调优、CPU调优等。希望对您有所...
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