CodeViz是<Understanding The Linux Virtual Memory Manager>(at Amazon,下载地址在页尾)的作者 Mel Gorman 写的一款分析C/C++源代码中函数调用关系的open source工具(类似的open source软件有egypt.ncc).其基本原理是给 GCC 打个补丁,让它在编译时每个源文件时 dump 出其中函数的 call graph,然后用 Perl 脚本收集并整理调用关系,转交给Graphviz绘制图形. Code

运行环境:虚拟机下的Ubuntu 11.04 结合Graphviz工具,使用CodeViz可以生成直观和漂亮的C/C++程序函数之间的调用关系图. 1.安装graphviz 在安装CodeViz之前,必须先安装它所依赖的工具dot,否则将无法完成./configure操作并提示以下错误信息: checking for dot...not found FATAL: The program dot was not in your path. This is probably available fo

一.Graphviz + CodeViz简单介绍 CodeViz是<Understanding The Linux Virtual Memory Manager>的作者 Mel Gorman 写的一款分析C/C++源代码中函数调用关系的open source工具(类似的open source软件有 egypt.ncc).其基本原理是给 GCC 打个补丁(如果你的gcc版本不符合它的要求还得先下载正确的gcc版本),让它在编译每个源文件时 dump 出其中函数的 call graph,然后用 P

From http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111501.htm 实际按照上文操作,主要是安装gcc-4.6.2出现一些问题,原先在cygwin下安装,结果提示缺少3个东西,编译gcc失败. centos下,yum -y install mpfr-devel libmpc-devel gmp-devel 后来又提示错误,(我是在64位Centos下安装的),于是需要安装glibc-devel.i686,可能也需要安装libgcc.i686.对 第一次安装

  具体的步骤参见这里: <flame graph:图形化perf call stack数据的小工具>   使用SystemTap脚本制作火焰图,内存较少时,分配存储采样的数组可能失败,需要编写脚本,还要安装kernel的debuginfo包.使用perf的话,相对来说要简单一些.不过在有kernel的debuginfo包的时候,采样显示的信息要更丰富一些.   为了使用perf制作火焰图方便,我编写了下面的脚本,贴上来备忘,也方便需要的人.   脚本如下: if [ $ # -ne 1 ];

参考 http://www.cnblogs.com/helloworldtoyou/p/5585152.html  http://blog.csdn.net/mtofum/article/details/44108601 平台 TQ2440 Linux-4.10.17 概述 Perf是Linux kernel自带的系统性能优化工具.Perf在Linux源码中的位置是linux-4.10.17/tools/perf,编译perf之前需要先交叉编译zlib和elfutils. 正文 1.交叉编译zl

这时节点定义找不到NodeDef attr 'dilations' not in,说明执行版本的NodeDef不在节点定义上,两个不一致,分别是执行inference的代码和生成静态图节点不一致(当然,因为执行环境和生成环境不一样,也就是版本问题), 解决方案是:如果是云端部署,那就在云端生成模型graph,然后也在云端将ckpt和graph合在一起生成静态图.如果是嵌入式,就是将本地版本调整一致(可能也有其他原因可以解决). 具体错误是: 2018-08-30 22:26:51.668185:

一.安装过程   1.CodeViz的安装 0).确认你已经安装Graphviz[ http://www.graphviz.org/] 1).下载CodeViz.[ http://www.csn.ul.ie/~mel/projects/codeviz/] 具体过程如下: 比如:我下载的是最新的一个版本:codeviz-1.0.11.tar.gz 下面的${CODEVIZ}指的是该文件解压后的目录. a).tar xzvf codeviz-1.0.11.tar.gz b).cd ${CODEVIZ

(小案例,有五个人他们参见相亲节目,这个五个人分别是0,1,2,3,4,号选手,计算出追随者年龄大于被追随者年龄的人数和平均年龄) scala> import org.apache.spark._ import org.apache.spark._ scala> import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.rdd.RDD scala> import org.apache.spark.graphx._ import org

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

Graph Embedding是推荐系统.计算广告领域最近非常流行的做法,是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸:并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果. word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方法,但二者都是建立在"序列"样本(比如句子.推荐列表)的基础上的.而在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构.典型的场景是由用户行为数据生成的物品全局关系图,以及加入更多

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. TridentTopology是storm提供的高层使用接口,常见的一些SQL中的操作在tridenttopology提供的api中都有类似的影射.关于TridentTopology的使用及运行原理,当前进行详细分析的文章不多. 从TridentTopology到vanilla topology(普通的topology)由三个层次组成: 面向最终用户的概念stream, operation 利用planner将tridenttopology转换成vanill

SparkStreaming 分析 (基于1.5版本源码) SparkStreaming 介绍 SparkStreaming是一个流式批处理框架,它的核心执行引擎是Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景.其处理流程如下: 1.    接收实时流数据并持久化 2.    将实时流以时间片切分成多个批次 3.    将每块(一个批次)的数据做为RDD,并用RDD操作处理数据 4.    每块数据生成一个SparkJob,提交Spark进行处理,并返回结果 Dstream 介绍 Spar

ASP.NET MVC Boilerplate简介 ASP.NET MVC Boilerplate是专业的ASP.NET MVC模版用来创建安全.快速.强壮和适应性强的Web应用或站点.它在微软默认MVC模版之上提供了要求最少的代码实现. 使用此模版的主要好处: 安全 性能 搜索引擎优化 (SEO) 可访问性 浏览器兼容 弹性和错误处理 简单调试和性能测试工具 设计模式和最佳实践 搜索 ASP.NET MVC Boilerplate 技术路线图 为什么需要ASP.NET MVC Boilerpl

前言 随着公司postgresql数据库被广泛应用,尤其是最近多个项目在做性能测试的时候都是基于postgresql的数据库,为了确定性能瓶颈是否会出现在数据库中,数据库监控也被我推上了日程.在网上找了一遍好像没有特别好的监控工具,虽然推荐比较多的是pgwatch,但是部署比较麻烦,需要Linux环境,然而公司大部分都是Windows而且后期推广也不是很方便,因此果断放弃了. 最近在做一个服务器性能监控时发现telegraf+influxdb+grafana的组合比较不错,然后去官网和githu

本文为SparkStreaming源码剖析的第三篇,主要分析SparkStreaming启动过程. 在调用StreamingContext.start方法后,进入JobScheduler.start方法中,各子元素start方法的调用顺序如下: private var eventLoop : EventLoop[JobSchedulerEvent] = null val listenerBus = new StreamingListenerBus() private val jobGenerat

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的yolov3_onnx例子的分析和介绍. 本例子展示一个完整的ONNX的pipline,在tensorrt 5.0的ONNX-TensorRT基础上,基于Yolov3-608网络进行inference,包含预处理和后处理. 首先,从作者网站下载yolov3,然后将其转换成onnx形式,接着基于onnx的graph生成一个tensorrt engine; 然后,在样本图片上进行预处理,并将结果作为engine的输入; 在inference之

此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

简介: SparkStreaming是一套框架. SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的,具备容错机制的实时流数据处理. 支持多种数据源获取数据: Spark Streaming接收Kafka.Flume.HDFS等各种来源的实时输入数据,进行处理后,处理结构保存在HDFS.DataBase等各种地方. Dashboards:图形监控界面,Spark Streaming可以输出到前端的监控页面上. *使用的最多的是kafka+Spark Streamin

从Neo4j2.2版本开始,系统就自带了一个大数据量的导入工具:neo4j-import,可支持并行.可扩展的大规模csv数据导入(本例版本为:3.4.7版本) 1.前提条件 关闭neo4j 无法在原有数据库添加,只能重新生成一个数据库 导入文件格式为csv 2.参数说明 --into:数据库名称--id-type string 指明生成节点.关系的主键类型为string类型--bad-tolerance:能容忍的错误数据条数(即超过指定条数程序直接挂掉),默认1000--multiline-f