用profile分析算法性能

背景建模技术(二):BgsLibrary的框架.背景建模的37种算法性能分析.背景建模技术的挑战 1.基于MFC的BgsLibrary软件下载 下载地址:http://download.csdn.net/detail/frd2009041510/8691475 该软件平台中包含了37种背景建模算法,可以显示输入视频/图像.基于背景建模得到的前景和背景建模得到的背景图像,还可以显示出每种算法的计算复杂度等等.并且,测试的可以是视频.图片序列以及摄像头输入视频.其界面如下图所示: 2.BgsLibr

python性能分析 阅读目录 调优简介 Python基于事件的性能分析器的简单示例代码 Linux统计式性能分析器OProfile(http://oprofile.sourceforge.net/news/)的分析结果: 性能分析的重要性 性能分析的内容 内存消耗和内存泄漏 过早优化的风险 运行时间复杂度 性能分析最佳实践 回到顶部 调优简介 什么是性能分析 没有优化过的程序通常会在某些子程序(subroutine)上消耗大部分的CPU指令周期(CPU cycle).性能分析就是分析代码和它正

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1483728 本文最初发表于恋花蝶的博客http://blog.csdn.net/lanphaday,欢迎转载,但请务必保留原文完整,并保留本声明. [python]用profile协助程序性能优化 上帝说:“选择了脚本,就不要考虑性能.”我是很支持这句话的,使用脚本要的就是开发速度.良好的扩展性以及可维护性.可惜到了最后,我们的程序难免会运行得太慢,我们的客户不能忍受,这时候,我们就不得

Google perftools 1.功能简介 它的主要功能就是通过采样的方式,给程序中cpu的使用情况进行“画像”,通过它所输出的结果,我们可以对程序中各个函数(得到函数之间的调用关系)耗时情况一目了然.在对程序做性能优化的时候,这个是很重要的,先把最耗时的若干个操作优化好,程序的整体性能提升应该十分明显,这也是做性能优化的一个最为基本的原则—先优化最耗时的. 2.安装 1.下载gperftools Wget https://code.google.com/p/gperftools/downl

本文是针对[数据结构基础系列(9):排序]的实践项目. [项目 - 大数据集上排序算法性能的体验] 设计一个函数,产生一个至少5万条记录的数据集合.在同一数据集上,用直接插入排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序等算法进行排序,记录所需要的时间,经过对比,得到对复杂度不同的各种算法在运行时间方面的感性认识. 提示1:这一项目需要整合多种排序算法,可以考虑先建设排序算法库,作为我们这门课算法库的收官之作: 提示2:本项目旨在获得对于复杂度不同算法的感性认识,由于数据分布

HashMap,ArrayMap,SparseArray源码分析及性能对比 jjlanbupt 关注 2016.06.03 20:19* 字数 2165 阅读 7967评论 13喜欢 43 ArrayMap及SparseArray是android的系统API,是专门为移动设备而定制的.用于在一定情况下取代HashMap而达到节省内存的目的. 一.源码分析(由于篇幅限制,源码分析部分会放在单独的文章中)二.实现原理及数据结构对比 三.性能测试对比四.总结 一.源码分析稍后会在下一篇文章中补充(都写

一个系统或者网站在功能开发完成后一般最终都需要部署到服务器上运行,那么服务器的性能监控和分析就显得非常重要了,选用什么配置的服务器.如何对服务器进行调优.如何从服务器监控中发现程序的性能问题. 如何判断服务器的瓶颈在哪里等 就成为了服务器性能监控和分析时重点需要去解决的问题了. 1     服务器的性能监控和分析 1.1      Linux服务器的性能指标监控和分析 1.1.1       通过vmstat深挖服务器的性能问题 1.1.2       如何通过mpstat 分析服务器的性能指标

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 python版本:2.7.5 问题描述 1.Python开发的程序在使用过程中很慢,想确定下是哪段代码比较慢: 2.Python开发的程序在使用过程中占用内存很大,想确定下是哪段代码引起的: 解决方案 使用profile分析分析cpu使用情况 profile介绍: https://docs.python.org/2/library/profile.html 可以使用profile和cProfile对python程序进行分析,这里主要记录下cPr

前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:Microsoft决策树分析算法.Microsoft聚类分析算法.Microsoft Naive Bayes 算法.Microsoft 时序算法,后续还补充了二篇结果预测篇.Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇,看样子有必要整理一篇目录了,不同的算法应用的场景也是不同的,每篇文章都有它自己的应用场景介绍,有兴趣的同学可以参阅.本篇我们总结微软挖掘算法系列中一款比较重要的算法:Microsoft关联规则分析算法,根