Android 系统分析工具：Systrace

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
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分类专栏： 性能优化 文章标签： 卡顿检测 Systrace 性能优化
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版权

前言

Systrace 可以帮助开发者收集Android关键子系统(SurfaceFlinger、WMS等Framework 部分关键模块、服务，View体系系统等)的运行信息。Systrace的功能包括跟踪系统的I/O操作、内核工作队列、CPU负载以及Android各个子系统的运行状况等。对于UI显示性能，比如动画播放不流畅、渲染卡顿等问题提供了分析数据。

Systrace 工具安装使用

Systrace 工具包会在sdk/platform-tools/systrace/ 目录下，如图所示：
在这里插入图片描述

Windows上搭建Systrace环境

  • 进入到Systrace 所在目录，输入 systrace.py -l 命令。如果你的操作系统没有搭建python环境。会报错信息：ImportError: No module named win32con 。
    在这里插入图片描述
    Python环境配置

  • 接下来，安装win32con模块。使用 pip install pypiwin32 命令。报错信息：
    在这里插入图片描述
    通过信息可知，需要安装pip工具。安装pip阅读这篇文章windows上pip安装及使用详解

继续 安装win32con模块，使用 pip install pypiwin32 命令。
在这里插入图片描述
win32con 安装成功！

  • 再次调用 systrace.py -l命令。报错如下：
    在这里插入图片描述
    重新安装six模块
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均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。在统计学和机器学习中，MSE 是一种常见的损失函数，用于评估模型的预测准确性。
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MSE是网络的性能函数,网络的均方误差，叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据，每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。 　　在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 　　标准误差定义为
什么是均方误差（MSE）？
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均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。 计算MSE的步骤如下： 1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异（残差）。 2. 将每个残差平方，得到平方误差。 3. 对所有样本的平方误差求平均，得到均方误差。 MSE的公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)² 其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。 MSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。
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