Xilinx两块开发版PCIe link up时间相差很大,Virtex-6开发版PCIe link up时间超过60ms,而Virtex-7 PCIe link up时间只有~25ms.   分析过程: 1. 对比Virtex-6和Virtex-7两块开发板上电过程的LTSSM状态机. 首先看一下,Virtex-6开发版的LTSSM状态机,发现在多了一次Polling->Dectect的转换过程.   再来看Virtex-7开发版的LTSSM状态机,不同状态之间的转换符合PCIe Spec标准

2014-06-21 Created By BaoXinjian

一.背景 昨天早上,交流群有一位同学提出了一个问题.看下图: 我不是大佬,而且当时我自己的想法也只是猜测,所以并没有回复那位同学,只是接下来自己做了一个测试验证一下. 他只简单了说了一句话,就是同样的sql,一个没加 order by 就全表扫描,一个加了 order by 就走索引了. 我们可以仔细点看一下他提供的图(主要分析子查询即可,就是关于表 B 的查询,因为只有表 B 的查询前后不一致),我们可以先得出两个前提: 1.首先可以肯定的是,where 条件中的 mobile 字段是没有索引

今天,通过一个例子,一方面熟悉trace在自定义范围内的分析,另一方面golang 在协程调度策略上的浅析. Show Code // trace_example.go package main import ( "context" "fmt" "os" "runtime" "runtime/trace" "sync" ) func main(){ // 为了看协程抢占,这里设置了一个c

2014-06-25 Created By BaoXinjian

PeopleSoft Trace 文件包含大量的信息,在前面文章讲解过如何查看trace日志文件,这边文章介绍一个工具可以很好的分析trace日志文件. TraceMagic 是由oracle开发的一个实用工具,它给PeopleSoft管理员,开发工程师提供了快速隔离SQL语句或PeopleCode函数中的性能瓶颈的能力.他通过将基于文本的有时间顺序的tracesql文件转化为表格图形来显示,允许用户快速定位系统性能问题. TraceMagic于2012年7月发布,该工具由CoE使用Micros

下载Trace Analyzer,打开bin下的traceanalyzer.bat 即可分析EBS的trace文件,图形化界面,无需tkprof 需要配置javahome,确认java版本为1.6以上 java -version 效果如图: http://blog.csdn.net/xiaofan23z/article/details/7978998 1 Swingbench 简述1.1 概述这是Oracle UK的一个员工在一个被抛弃的项目的基础上开发的.目前稳定版本2.2,最新版本2.3,基

chainbin/nnet3-chain-train.cc int main(int argc, char *argv[]) { ... Nnet nnet; ReadKaldiObject(nnet_rxfilename, &nnet); bool ok; { fst::StdVectorFst den_fst; ReadFstKaldi(den_fst_rxfilename, &den_fst);   //NnetChainTrainer读取训练参数opts.分母词图den_fst.神

1. mysql> show variables like "optimizer_trace%"\G;*************************** 1. row ***************************Variable_name: optimizer_trace Value: enabled=off,one_line=off*************************** 2. row ***************************Varia

mysql5.6提供了对sql的跟踪trace,通过trace文件能够进一步了解为什么优化其选择执行计划a而不选b执行计划,帮助我们更好的理解优化其的行为. 使用方式:首先打开trace,设置格式为json,设置trace最大能够使用的内存大小,避免接续过程中因为默认内存太小而不能够完整显示 set optimizer_trace="enabled=on",END_MARKERS_IN_JSON=on; set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;

一.说明 本文为系列博客第五篇,主要展示训练的结果,以及对训练进行分析. *注:暂未进行大量的数据训练以及IoU测算,目前只做到使用Matlab将训练结果的mat文件可视化. 二. *占坑

一.背景 今天,交流群有一位同学提出了一个问题.看下图: 之后,这位同学确实也发了一个全模糊查询走索引的例子: 到这我们可以发现,这两个sql最大的区别是:一个是查询全字段(select *),而一个只查询主键(select id). 此时,又有其他同学讲了其他方案: 全文索引这个不用说,那是能让全模糊查询走索引的.但是索引覆盖这个方案,我觉得才是符合背景的: 1.因为提问的背景就是模糊查询字段是普通索引,而普通索引只查询主键就能用上覆盖索引. 2.并且背景中,就是只查询主键(ID)就显示用上索

要素 局部 --->整体 显性 --->隐性 表面 --->本质 割裂 --->联系 特殊 --->普遍 串行 --->并发 纵向 --->横向 单点 --->分布 广义宽泛 --->简明扼要 繁杂混乱 --->分类排序 单一信源 --->多源辨证 流程 背景(大环境的历史.规则.现状) --->收集(合理适度) --->预处理(过滤.分类.排序) --->量化及定义(概念.数值.范围.条件.含义.程度等) --->

简介 TraceView 是 Android 平台配备一个很好的性能分析的工具.它可以通过图形化的方式让我们了解我们要跟踪的程序的性能,并且能具体到 method.详细内容参考:http://developer.android.com/tools/debugging/debugging-tracing.html Traceview的作用: 1.查看跟踪代码的执行时间,分析哪些是耗时操作  2.可以用于跟踪方法的调用,尤其是Android Framework层的方法调用关系 Traceview的使

引言 每天收到无数的兄弟团队的同事向系统转ANR JIRA,有些一旦遇到App ANR就直接转到系统组,有些简单看一下就转到系统组帮忙看一下.如此浩瀚的JIRA,我们什么事不做也处理不过来,请每个App owner责任各自ANR. APP Team要先有较深入分析,真正确定是系统问题,再转JIRA 请勿看到binder或者message耗时就直接转到系统,几乎系统所有的通信都离不开这两个基本功能,存在这个不能直接说明问题,要能从逻辑上说得通是系统的问题 如果看完本文,分析完一遍之后,还是无法深入

2018年10月的MSDN杂志上发表了由James McCaffrey撰写的文章“使用CNTK的情感分析” .在这篇博文中,我将向您介绍这篇非常好且写得很好的MSDN文章示例.我不打算重复MSDN文章中所写的文本,因此建议首先阅读该文,然后返回此处并在ANNdotNET中实现该示例.事实上,我已经在不到5分钟的时间内实施了完整的解.由于ANNdotNET是GUI工具,因此在模型培训和评估过程中看到所有出色的可视化效果很有趣.此外,ANNdotNET通过提供混淆矩阵,ROC曲线和其他二进制性能参数

首先对ADB作简单的阐述,接下来对adb shell dumpsys SurfaceFlinger服务的dump信息的查看.以及ANR问题如何获取trace文件并简单分析. -×************************************************************** 目录: 一.ADB概述 二.ADB常用命令 (1)基本命令 (2)软件操作命令 (3)文件操作命令 (4)日志操作命令 三.dumpsys使用 四.dump SurfaceFlinger的打印信息

信息分析要素 局部 --->整体 显性 --->隐性 表面 --->本质 割裂 --->联系 特殊 --->普遍 串行 --->并发 纵向 --->横向 单点 --->分布 广义宽泛 --->简明扼要 繁杂混乱 --->分类排序 单一信源 --->多源辨证 信息分析流程 背景(大环境的历史.规则.现状) --->收集(合理适度) --->预处理(过滤.分类.排序) --->量化及定义(概念.数值.范围.条件.含义.程度等)

Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不

分享一篇kaggle入门级案例,泰坦尼克号幸存遇难分析. 参考文章: 技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/ml/classification/ 案例分析内容: 通过训练集分析预测什么人可能生还,并对测试集中乘客做出预测判断 案例分析 加载包 library(dplyr) #bind_rows() library(ggplot2) #绘图 library(ggthemes) library(InformationValue) #计算WOE和IV library(str

你可以从系统 /tmp 文件夹获取,名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类 =============================================================================================================== caffe在训练的时候不仅会保存当前模型的参数(也就是caffemodel)文件,也会把训练到当前状态信息全部保存下来,这个文件就是solverstat