图表 1 Thermal框架 随着SoC性能的快速提升,功耗也极大提高,带来的负面影响是SoC的温度提高很快,甚至有可能造成物理损坏.同时功耗浪费也降低了电池寿命. 从上图可知,Thermal框架可以分为Thermal Core.Thermal Governor.Thermal Cooling.Thermal Driver以及Thermal Device Tree五大部分. Thermal Core作为User Space和Kernel的接口,同时也是Thermal框架的中枢.Thermal D

关键词:Zone.Cooling.Governor.Step Wise.Fair Share.trip等等. Linux Thermal的目的是控制系统运行过程中采样点温度,避免温度过高造成器件损坏,确保芯片长期稳定工作. 整个Thermal框架可以分为四部分: Thermal Driver负责将获取温度设备,注册成struct thermal_zone_device,比如Temp Sensor.NTC等. Thermal Governor则负责如何控制温度,注册成struct thermal_

IPA(Intelligent Power Allocator)模型的核心是利用PID控制器,Thermal Zone的温度作为输入,可分配功耗值作为输出,调节Allocator的频率和电压值. 由Power Management一般开发模型可知,包括模型建立,模型实现,验证. 1 IPA模型 PID控制器在Sustainable Power基础上,根据当前温度和Control Temp之间的差值,来调节可分配功耗值的大小,进而调节Cooling设备的状态,也即调整OPP(Voltage和Fre

Workload Automation介绍 Workload Automation是提供一个在设备上运行各种workload的工具,使用Python编写.WA具有良好的框架结构,方便快捷的扩展.包含几个方面的扩展:workloads.instruments.result_processors.devices. workloads:用于在设备上生成各种负荷,这些负荷能较好的控制,进行稳定的测试输入. instruments:用于获取各种测试数据,比如trace-cmd获取ftracelog.ene

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查询速度慢的原因很多,常见如下几种 SQL慢查询分析 转自:https://www.cnblogs.com/firstdream/p/5899383.html 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有 创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7. 锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)sp_lock,sp_who,活

一.背景 LS1021ATWR开发板运行官方的openwrt系统 二.日志分析 2.1 linux相关日志 root@OpenWrt:/# reboot  重启 root@OpenWrt:/# [ 2324.325719] device eth0 left promiscuous mode 网卡eth0离开混杂模式 [ 2324.330172] br-lan: port 1(eth0) entered disabled state 网卡eth0进入禁用状态 [ 2324.346789] IPv6

SQL查询速度慢的原因分析和解决方案 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,

此篇将重点介绍几种常用的Android性能分析工具: 一.Logcat 日志 选取Tag＝ActivityManager,可以粗略地知道界面Displaying的时间消耗.当我们打开一个Activity的时候,log会打印一串log如下: I/ActivityManager﹕ Displayed xxx.xxx.xxx/TestActivity: +1s272ms (total +3s843ms) 第一个时间表示系统接受到打开的intent到TestActivity界面显示出来的时间1.272秒

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一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

大多数开发人员更喜欢一次性编写好业务逻辑代码,以后再重用这些代码.与构建不同的应用以面向多个平台相比,这种方法更加容易.如果您创建与 .NET Core 兼容的.NET 标准库,那么现在比以往任何时候都更接近于这一现实. 但是,现有的 .NET Framework 库怎么办呢?要使这些跨平台兼容并将它们转换成 .NET 标准库,需要做多少工作呢? 使用工具 .NET Portability Analyzer进行分析.利用几个简单的技术并进行一些项目文件修改,这有助于简化这一流程. .NET Po

UWP中新加的数据绑定方式x:Bind分析总结 0x00 UWP中的x:Bind 由之前有过WPF开发经验,所以在学习UWP的时候直接省略了XAML.数据绑定等几个看着十分眼熟的主题.学习过程中倒是也没遇到麻烦.直到在园子里看到了这篇文章: http://www.cnblogs.com/gaoshang212/p/4534138.html 原来UWP的绑定中新加了个x:Bind,从文章中可以看到x:Bind的效率是很高的.找到MSDN(数据绑定)看了一下(完整的学习目录可参见: http://w

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

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1. 引言     在红黑树--算法导论(15)中学习了红黑树的原理.本来打算自己来试着实现一下,然而在看了JDK(1.8.0)TreeMap的源码后恍然发现原来它就是利用红黑树实现的(很惭愧学了Java这么久,也写过一些小项目,也使用过TreeMap无数次,但到现在才明白它的实现原理).因此本着"不要重复造轮子"的思想,就用这篇博客来记录分析TreeMap源码的过程,也顺便瞅一瞅HashMap. 2. 继承结构 (1) 继承结构 下面是HashMap与TreeMap的继承结构: pu