1.Linux 性能调优必备：perf 使用指南
2.目标检测(Object Detection)的指标指标评估指标mAP
3.eviews如何建立全国省市的指标集合数据

Linux 性能调优必备：perf 使用指南

       perf 是 Linux 内核源码树内嵌的性能剖析工具。

       它运用事件采样原理，源码源码以性能事件为核心，指标指标支持对处理器和操作系统性能指标的源码源码剖析。通常用于查找性能瓶颈和定位热点代码。指标指标

       本文目录包括：

       安装 perf

       在大多数 Linux 发行版中，源码源码优惠券CMS源码perf 工具包含在linux-tools 包中。指标指标使用包管理器安装，源码源码如 Debian 系统上的指标指标：

       在 Red Hat/CentOS 系统上：

       基本使用

       列出所有可用的性能事件，包括硬件事件和软件事件。源码源码

       使用perf record 记录目标程序的指标指标性能数据。

       例如：-g 表示记录调用栈，源码源码-a 表示对所有 CPU 进行采样，指标指标-F 表示每秒采样 次，源码源码sleep 6 是指标指标要分析的程序。

       这会生成 perf.data 文件，夜色伊甸园网站源码包含采集的性能数据。

       可以指定要分析的事件类型，如 CPU 时钟周期、缓存命中等。

       支持跟踪点，一种在内核中预定义的事件，用于跟踪系统调用等。

       （常用的）可选参数

       每个参数的使用取决于具体需求。例如，使用-a 参数对整个系统进行性能分析；使用-p 或 -t 分析特定进程或线程；-g 对理解程序的函数调用关系非常重要。

       实际使用中，先使用perf record ./your_program 进行简单性能记录，再尝试添加不同参数。

       分析性能数据

       使用perf report 分析记录的数据。

       可以用-i 指定要分析的matlab齿轮计算源码性能数据。

       这将展示一个交互式报告，可使用键盘导航查看不同视图。

       使用示例

       以下是一个简单的 C++ 程序示例，创建一个 std::vector 并使用 push_back 和 emplace_back 方法添加元素，以比较这两种方法在性能上的差异。

       ComplexObject 类有一个构造函数，接受一个整数参数并存储它。构造函数和析构函数都会输出一条消息，以便看到对象的创建和销毁。创建 万个这样的对象，并比较 push_back 和 emplace_back 的性能。

       要编译和运行这个程序，需要一个支持 C++ 或更高版本的编译器。使用以下命令：

       这将编译程序并运行生成的 vector_test 可执行文件。

       使用 perf 分析程序性能。源码资本星石

       确保有权限运行 perf。

       使用以下命令记录性能数据：

       perf record ./vector_test

       运行结束后，使用perf report 查看性能报告。

       在报告中，可以看到不同函数的调用次数、执行时间等信息。

       进入交互界面后，

       其他功能

       perf 提供了许多其他工具，如 perf stat（显示程序运行时的性能统计信息），perf top（实时显示性能热点），perf annotate（显示源代码级别的性能分析）等。

       使用perf top 查看实时性能数据。

       对特定函数或代码行进行性能分析。

       统计特定事件（如缓存未命中）的发生次数。

       高级用法注意事项可能遇到的量化频率指标源码问题

       问题1

       根据错误信息，系统上的 perf_event_paranoid 设置为 4，意味着除了具有特定 Linux 能力的进程外，所有用户都无法使用性能监控和可观察性操作。

       要解决这个问题，有几个选项：

       使用以下命令临时更改设置：

       sudo sysctl -w kernel.perf_event_paranoid=-1

       或者，如果你只想允许使用用户空间事件：

       sudo sysctl -w kernel.perf_event_paranoid=0

       请注意，降低 perf_event_paranoid 的值可能会增加系统安全风险。

       问题2

       错误信息表明，由于 /proc/sys/kernel/kptr_restrict 设置的值，内核符号（kallsyms）和模块的地址映射被限制了。

       当你尝试使用perf record 收集性能数据时，如果无法解析内核样本，将无法得到有关内核函数和模块的详细信息。

       为了解决这个问题，你可以采取以下步骤：

       你可以临时更改 kptr_restrict 的值，以允许 perf 工具访问内核指针。

       这将设置 kptr_restrict 为 0，允许所有用户访问内核指针。

       如果你的系统上有 vmlinux 文件，perf 工具可以使用它来解析内核样本。

       确保 vmlinux 文件与当前运行的内核版本相匹配。

       如果 vmlinux 文件不存在或过时，你可能需要更新它。

       降低 kptr_restrict 的值会降低系统的安全性。

目标检测(Object Detection)的评估指标mAP

       目标检测领域最常用的评估指标是mAP（Mean Average Precision）。mAP衡量的是目标检测模型在不同召回率下的精确度平均值，它是目标检测效果的重要评价标准。在Object Detection中，不仅需要准确地检测出图像中的物体分类，还需要给出物体在图像中的具体位置。评估指标mAP由Precision和Recall两个概念组成。Precision表示预测正确的物体数与所有预测物体数的比例，Recall表示预测正确的物体数与实际物体数的比例。

       IoU（Intersection over Union）是衡量预测边界框与真实边界框匹配程度的指标，是计算Precision与Recall的重要基础。mAP@.5是指在IoU等于0.5时目标检测的效果。Precision和Recall之间存在权衡关系，优秀的模型在提高Recall的同时，保持高Precision值。

       计算Precision和Recall时，将预测结果分为TP（真正）、FP（假正）、FN（假负）和TN（真负）四类。TP表示正确预测为正类的实例，FP表示误报为正类的实例，FN表示漏报的正类实例，TN则无法计算，因为没有标注框的情况难以界定。Precision和Recall受到IoU和置信度阈值的影响，不同模型的置信度可能差异较大，这会影响Precision-Recall曲线的形状。

       为了解决不同模型置信度差异的问题，引入了AP（Average Precision）指标。AP是Precision-Recall曲线覆盖的面积，用于评估模型在每个具体分类上的性能。mAP则是给每个类别分别计算AP后，求平均得到的指标。Faster R-CNN在COCO数据集上的mAP@.5为.1%，比Fast R-CNN高2.8%，显示出RPN网络的优秀性能。因此，mAP是评估目标检测模型性能的有力工具，它能提供不同召回率下的精确度平均值，帮助我们更全面地理解模型的检测效果。

eviews如何建立全国省市的指标集合数据

       1、首先打开eviews，点击File-->new->-workfile，如下图所示。

       2、Step1：在workfile structure type选择“dated - regular frequency”，如下图所示。

       3、在新建的workfile中，点击Object-->new object，如下图所示。

       4、找到并选择pool，在name for object中给自己的数据进行命名，点击ok。

       5、最后将指标域，这里是全国各省市，用字母表示出来。如：“北京”-->“BJ”，如下图所示就完成了。