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我真的很喜欢 Flame Graph 的想法用于分析,因为它将有助于消除不需要的函数调用。但是有一个问题,它要求探查器在每次收集样本时都执行完整的堆栈转储。这可以使用 DTrace 或 SystemTap 很容易地完成,但我需要能够在运行 ubuntu(消除 DTrace)的 ARM 设备上执行此操作。我也想在不重新编译内核的情况下执行此操作(这消除了 SystemTap)。
是否有可能让 Valgrind/Callgrind 或 OProfile(或其他一些可以在 Ubuntu 中的 ARM 设备上运行的分析工具)输出类似于:dtrace -n 'profile-1001/pid == 12345 && arg1/{ @[ustack()] = count(); }
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试试 Linux perf_events(又名“perf”命令),它是主线 Linux 内核的一部分,通常通过 linux-tools-common(或类似)包安装。我经常用它在 Linux 上创建火焰图。
我写了一些使用 perf on 创建火焰图的说明:http://www.brendangregg.com/perf.html#FlameGraphs
关于linux - 如何从分析器中获取每个样本的完整堆栈转储以用于火焰图?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10333376/
我正在处理不平衡的面板数据,我想从中抽取一个随机样本,该样本不受每个单位不同观察次数的影响。例如,在下面的代码中,IBM 被选中的可能性是 GOOG 的两倍,被选中的可能性是 MSFT 的五倍。有没有
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假设我有一个 pandas 数据框 rid category 0 0 c2 1 1 c3 2 2 c2 3 3 c3 4 4
我想用 Pandas sample功能,但具有不分组或过滤数据的标准。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.rand
我正在尝试从 MNIST 数据集中绘制 10 个样本。每个数字之一。这是代码: import sklearn import pandas as pd import matplotlib.pyplot
我是一名优秀的程序员,十分优秀!