not-perf 项目启动与配置教程

not-perf 项目启动与配置教程

not-perf A sampling CPU profiler for Linux not-perf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/not-perf

1. 项目目录结构及介绍

not-perf 项目是一个用 Rust 语言编写的采样 CPU 分析器,用于 Linux 系统。以下是项目的目录结构及其简要介绍:

  • benches/:存放性能测试的代码。
  • ci/:持续集成配置文件。
  • cli/:命令行界面相关的代码。
  • nwind/:用于栈回溯的代码。
  • perf_event_open/:与内核 perf 事件接口相关的代码。
  • proc-maps/:用于解析进程内存映射的代码。
  • src/:存放项目的核心代码。
  • test-data/:测试数据存放目录。
  • thread-local-reentrant/:线程局部存储相关的代码。
  • .gitignore:指定 Git 忽略的文件。
  • Cargo.lock:Rust 的依赖锁定文件。
  • Cargo.toml:Rust 的项目配置文件。
  • LICENSE-APACHE:Apache 授权协议文件。
  • LICENSE-MIT:MIT 授权协议文件。
  • README.md:项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 cli 目录下的 main.rs 文件进行的。以下是启动文件的简要介绍:

  • main.rs:这是 Rust 项目的入口点,负责解析命令行参数,并根据用户输入启动相应的功能,如记录性能数据、生成火焰图等。

要启动项目,通常使用以下命令:

cargo run

如果你需要指定特定的子命令或参数,可以这样使用:

cargo run -- <subcommand> [options]

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 Cargo.toml 文件进行。以下是配置文件的简要介绍:

  • Cargo.toml:这是 Rust 项目的配置文件,它定义了项目的元数据、依赖、构建选项等信息。

以下是 Cargo.toml 文件中可能需要配置的部分:

[package]
name = "not-perf"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

[dependencies]
# 在这里添加项目的依赖

如果需要交叉编译,还需要在 ~/.cargo/config 文件中配置目标架构和链接器,如下所示:

[target.mips64-unknown-linux-gnuabi64]
linker = "/path/to/your/sdk/mips64-octeon2-linux-gnu-gcc"
rustflags = [
    "-C", "link-arg=--sysroot=/path/to/your/sdk/sys-root/mips64-octeon2-linux-gnu"
]

[target.armv7-unknown-linux-gnueabihf]
linker = "/path/to/your/sdk/arm-cortexa15-linux-gnueabihf-gcc"
rustflags = [
    "-C", "link-arg=--sysroot=/path/to/your/sdk/sys-root/arm-cortexa15-linux-gnueabihf"
]

完成配置后,就可以通过 cargo build 命令来构建项目了。

not-perf A sampling CPU profiler for Linux not-perf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/not-perf

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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