linux之perf(17)PMU事件采集脚本

Linux之perf(17)PMU事件采集脚本


Author: Once Day Date: 2025年2月22日

一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟，试图谱写一场冒险之旅，也许终点只是一场白日梦…

漫漫长路，有人对你微笑过嘛…

全系列文章可参考专栏: Perf性能分析_Once_day的博客-CSDN博客。

参考文章:

  • Tutorial - Perf Wiki (kernel.org)
  • perf-top(1) - Linux manual page (man7.org)

文章目录

  • Linux之perf(17)PMU事件采集脚本
        • 1. Perf stat介绍
        • 2. 设计与实现
          • 2.1 采集事件来源
          • 2.2 使用CSV格式输出数据
          • 2.3 Python解析数据和保存数据
          • 2.4 制作图表
        • 3. 源码文件

1. Perf stat介绍

perf 是 Linux 内核提供的 性能分析工具，用于监控和分析 CPU、缓存、内存、I/O 等系统性能指标。

常用于统计 CPU 使用情况，分析函数调用热点(热点分析)，监测硬件事件(如缓存未命中、指令执行)，发现性能瓶颈。

在Linux系统上可以直接通过软件包管理器安装：

sudo apt install linux-tools-common linux-tools-$(uname -r)  # Ubuntu/Debian
sudo yum install perf                                        # CentOS/RHEL

perf stat 是 perf 的子命令，用于统计系统或进程的性能指标，比如指令执行数、CPU 时钟周期、缓存未命中等。

下面是一个基本用法示例：

root@linux:/var# perf stat      Performance counter stats for 'system wide':1969.215600      cpu-clock (msec)          #    2.000 CPUs utilized          24504      context-switches          #    0.012 M/sec                  0      cpu-migrations            #    0.000 K/sec                  1221      page-faults               #    0.620 K/sec                  1969063645      cycles                    #    1.000 GHz                    1085510412      instructions              #    0.55  insn per cycle         115590912      branches                  #   58.699 M/sec                  4341812      branch-misses             #    3.76% of all branches        0.984769200 seconds time elapsed

常用选项：

选项作用
-e <event>指定监测的事件（如 cycles, cache-misses）
-a监视整个系统
-C <cpu>监视指定 CPU
-p <pid>监视指定进程
-I <ms>每 ms 毫秒输出一次统计数据
-x <sep>以 <sep> 分隔字段（如 CSV 格式）
2. 设计与实现
2.1 采集事件来源

perf list 是 perf 工具的一个子命令，用于列出所有可用的性能监控事件（PMU 事件），包括 CPU 指令、缓存、内存、软件计数等。

perf list 事件分类：

事件类型说明示例
硬件事件(hardware events)由 CPU 直接提供的性能指标cycles, instructions, cache-misses
软件事件(software events)由内核统计的操作系统事件context-switches, cpu-clock, page-faults
缓存事件(cache events)监测 CPU 缓存访问情况L1-dcache-loads, LLC-load-misses
Tracepoint 事件监测内核行为（调度、系统调用等）sched:sched_switch, syscalls:sys_enter_read
PMU(Performance Monitoring Unit) 事件处理器特定的硬件计数器armv8_pmuv3/l1d_cache/, intel_pt//

通过使用 perf list 找到要监测的事件，然后用 perf stat -e <event> 进行分析。

例如，在设备上找到了以下与cache相关的事件：

硬件事件bus-cycles: 总线周期数cache-misses: cache miss次数cache-references: cache访问次数
硬件cache事件L1-dcache-load-misses: L1数据cache读miss次数L1-dcache-loads: L1数据cache读次数L1-dcache-store-misses: L1数据cache写miss次数L1-dcache-stores: L1数据cache写次数L1-icache-load-misses: L1指令cache读miss次数L1-icache-loads: L1指令cache读次数branch-load-misses: 分支预测表读miss次数branch-loads: 分支预测表读次数dTLB-load-misses: 数据TLB读miss次数iTLB-load-misses: 指令TLB读miss次数
内核PMU事件armv8_pmuv3/br_immed_retired/: 直接分支指令数armv8_pmuv3/br_mis_pred/: 预测失败分支数armv8_pmuv3/br_pred/: 预测成功分支数armv8_pmuv3/bus_access/: 总线访问事件armv8_pmuv3/bus_cycles/: 总线周期armv8_pmuv3/cid_write_retired/: 上下文ID寄存器写入事件armv8_pmuv3/cpu_cycles/: CPU周期armv8_pmuv3/exc_return/: 异常返回事件armv8_pmuv3/exc_taken/: 发生异常事件armv8_pmuv3/inst_retired/: 执行指令数armv8_pmuv3/l1d_cache/: L1数据cache访问事件armv8_pmuv3/l1d_cache_refill/: L1数据cache refill事件armv8_pmuv3/l1d_cache_wb/: L1数据cache写回事件armv8_pmuv3/l1d_tlb_refill/: L1数据TLB refill事件armv8_pmuv3/l1i_cache/: L1指令cache访问事件armv8_pmuv3/l1i_cache_refill/: L1指令cache refill事件armv8_pmuv3/l1i_tlb_refill/: L1指令TLB refill事件armv8_pmuv3/l2d_cache/: L2数据cache访问事件armv8_pmuv3/l2d_cache_refill/: L2数据cache refill事件armv8_pmuv3/l2d_cache_wb/: L2数据cache写回事件armv8_pmuv3/ld_retired/: 执行的load指令数armv8_pmuv3/mem_access/: 数据内存访问事件armv8_pmuv3/memory_error/: memory error事件armv8_pmuv3/pc_write_retired/: 执行的PC寄存器写指令数armv8_pmuv3/st_retired/: 执行的store指令数armv8_pmuv3/sw_incr/: 软件增加事件计数armv8_pmuv3/unaligned_ldst_retired/: 执行的非对齐的load/store指令数

然后分类为不同组，每组4-6个事件，不能太多，设备的PMU单元有限。当事件数超过硬件计数器支持的数量时，perf 会采用 多路复用（Multiplexing） 机制，导致每个事件只能在部分时间窗口内进行测量。

下面拆分为8个组事件：

# 定义以上提到的PMU事件, 单次最多支持6个事件
THIS_PMU_EVENTS = {"base-events": ["cycles", "instructions", "bus-cycles", "cache-misses", "cache-references"],"L1-dcache-events": ["L1-dcache-load-misses", "L1-dcache-loads", "L1-dcache-store-misses", "L1-dcache-stores", "dTLB-load-misses"],"L1-icache-events": ["L1-icache-load-misses", "L1-icache-loads", "iTLB-load-misses"],"armv8-base-events": ["bus_cycles", "bus_access", "mem_access", "memory_error", "cpu_cycles", "inst_retired"],"armv8-dcache-events": ["l1d_cache", "l1d_cache_refill", "l1d_cache_wb", "l1d_tlb_refill"],"armv8-icache-events": ["l1i_cache", "l1i_cache_refill", "l1i_tlb_refill"],"armv8-l2cache-events": ["l2d_cache", "l2d_cache_refill", "l2d_cache_wb"],"armv8-ldst-events": ["ld_retired", "st_retired", "unaligned_ldst_retired"],
}
2.2 使用CSV格式输出数据

perf stat支持输出CSV格式数据，我们不选择聚合数据，而是按照CPU分别输出，且每1s输出一次数据，如下：

perf stat -a -A -I 1000 -x , -e {events_str} sleep 10.5 2>&1

选项说明：

  • -a：系统范围(system-wide)，监控所有 CPU，而不仅限于当前进程。
  • -A：每个 CPU 单独显示统计数据(per-CPU statistics)。
  • -I 1000：以 1000 毫秒(1 秒)为间隔，定期输出统计数据(定时采样)。
  • -x ,：使用逗号(,)作为字段分隔符，以 CSV 格式输出数据，便于解析。
  • -e {events_str}：指定要监控的硬件/软件事件，{events_str} 需要替换为具体的事件列表（如 cpu-cycles,instructions,cache-misses）。
  • sleep 10.5：让 perf stat 运行 10.5 秒，然后退出。
  • 2>&1：重定向标准错误输出到标准输出，确保所有输出信息都可以被捕获(例如写入文件或管道处理)。

下面是一个运行示例：

root@linux:/var# perf stat -e unaligned_ldst_retired,l2d_cache_refill -a -A -I 1000 -x ,# time,cpu,counter,unit,event,duration(ns),unit,,1.000226480,CPU0,73480,,unaligned_ldst_retired,1000147600,100.00,,1.000226480,CPU1,2807316,,unaligned_ldst_retired,1000158640,100.00,,1.000226480,CPU0,1343260,,l2d_cache_refill,1000152080,100.00,,1.000226480,CPU1,1282233,,l2d_cache_refill,1000149120,100.00,,

该 perf stat 命令定期(每秒)采样两个硬件事件 unaligned_ldst_retired(未对齐的加载/存储指令退役)和 l2d_cache_refill（L2 数据缓存未命中导致的填充），并按 CPU（CPU0 和 CPU1）分别统计。

从示例数据来看，在 1 秒内：

  • 未对齐的加载/存储指令退役 (unaligned_ldst_retired)，CPU0 发生 73,480 次，CPU1 发生 2,807,316 次，CPU1 远高于 CPU0，可能存在未对齐内存访问较多的任务。
  • L2 数据缓存填充 (l2d_cache_refill)，CPU0 发生 1,343,260 次，CPU1 发生 1,282,233 次，两个 CPU 的 L2 缓存填充次数接近，说明 L2 缓存访问特性相似。

采样时间间隔 约 1 秒（duration(ns) 约 1,000,000,000 纳秒）。

2.3 Python解析数据和保存数据

get_pmu_events 和 record_pmu_events 是两个用于收集和记录PMU（性能监控单元）事件数据的函数。

def get_pmu_events(events_str: str) -> dict[str, list[dict[str, str]]]:cmd_str = f"perf stat -a -A -I 1000 -x , -e {events_str} sleep 10.5 2>&1"logging.info(f"Start to collect PMU event data, command: {cmd_str}")result = os.popen(cmd_str).read()pmu_events = {}for line in result.split("\n"):line_data = line.strip().split(",")if len(line_data) != 9:logging.debug(f"Invalid data, skip: {line}")continuetimestamp, cpu, counter, _, event_name, duration, _, _, _ = line_datatimestamp = timestamp.strip()logging.info(f"Collect PMU event data: {timestamp}: {cpu}, {duration}, {event_name}: {counter}")event_data = {"timestamp": timestamp, "cpu": cpu, "cycles": duration, "counter": counter}if event_name not in pmu_events:pmu_events[event_name] = []pmu_events[event_name].append(event_data)return pmu_events

get_pmu_events 函数的作用是执行 perf stat 命令来收集指定的PMU事件数据，并解析结果，返回一个包含解析后数据的字典。

解析 perf stat 数据的步骤：

  1. 构建 perf stat 命令字符串，指定要收集的事件、采集间隔和持续时间。
  2. 使用 os.popen 异步执行 perf stat 命令，并读取输出结果。
  3. 将结果按行分割，并逐行解析数据。
  4. 每行数据按逗号分隔，提取时间戳、CPU编号、事件值和事件名称等信息。
  5. 将解析后的数据存入字典中，字典的键是事件名称，值是包含事件数据的列表。

record_pmu_events 函数的作用是遍历指定的PMU事件组，逐个采集数据，并将数据保存到指定的文件中。

def record_pmu_events(event_groups: dict[str, list[str]], output_file: str, tag: str):for group_name, events in event_groups.items():logging.info(f"Start to collect PMU events data for group: {group_name} - {events}")events_str = ",".join(events)pmu_events = get_pmu_events(events_str)with open(output_file, "a+") as f:for event_name, event_data in pmu_events.items():for data in event_data:f.write(f"{tag},{event_name},{data['timestamp']},{data['cpu']},{data['cycles']},{data['counter']}\n")logging.info(f"Save PMU events {group_name} data to file: {output_file}")logging.info(f"Record PMU events data finished, save to file: {output_file}")

保存数据到文件的步骤：

  1. 遍历事件组，逐个采集PMU事件数据。
  2. 调用 get_pmu_events 函数获取指定事件组的PMU事件数据。
  3. 将解析后的数据以CSV格式保存到文件中。每条记录包含标签、事件名、时间戳、CPU编号、统计时长和计数器值。
  4. 如果文件不存在，则创建文件并写入CSV表头。
  5. 记录完成后，日志记录保存文件的操作。
2.4 制作图表

在设备上运行脚本后，可以生成CSV文件，信息如下：

tag,event_name,timestamp,cpu,cycles,counter
skip_soft_checksum,cycles,1.000446320,CPU0,1000195920,1000054507
skip_soft_checksum,cycles,1.000446320,CPU1,1000217200,1000190918
skip_soft_checksum,cycles,2.001181600,CPU0,1000808960,1000729035
skip_soft_checksum,cycles,2.001181600,CPU1,1000796640,1000787052
skip_soft_checksum,cycles,3.001844080,CPU0,1000659440,1000584718
skip_soft_checksum,cycles,3.001844080,CPU1,1000659520,1000649955
......

但这个数据不够形象，需要转换为图表，有很多种方式，比如python处理成图表，导入Excel处理等。

我们这里选择导入飞书多维数据表格，然后生成需要的图表。

在这里插入图片描述

3. 源码文件
'''
SPDX-License-Identifier: BSD-3-ClauseCopyright (c) 2025 Once Day <once_day@qq.com>, All rights reserved.FilePath: /linux/perf/pmu-collect/pmu-collect.py
@Author: Once Day <once_day@qq.com>.
Date: 2025-02-22 12:57
@info: Encoder=utf-8,Tabsize=4,Eol=\n.@Description:收集指定的PMU事件数据, 使用perf stat命令收集数据, 并将数据保存到指定的文件中.@History:2025-02-22: 支持 【收集 + 触发开关 + 收集】 的简易控制变量模型'''from math import log
import os
import sys
import logging# 日志配置, 默认INFO级别, 格式: 时间 <级别> 文件名-代码行: 消息, 重定向到标准输出
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s <%(levelname)s> %(filename)s-%(lineno)d: %(message)s", stream=sys.stdout)# PMU事件列表
"""
硬件事件bus-cycles: 总线周期数cache-misses: cache miss次数cache-references: cache访问次数
硬件cache事件L1-dcache-load-misses: L1数据cache读miss次数L1-dcache-loads: L1数据cache读次数L1-dcache-store-misses: L1数据cache写miss次数L1-dcache-stores: L1数据cache写次数L1-icache-load-misses: L1指令cache读miss次数L1-icache-loads: L1指令cache读次数branch-load-misses: 分支预测表读miss次数branch-loads: 分支预测表读次数dTLB-load-misses: 数据TLB读miss次数iTLB-load-misses: 指令TLB读miss次数
内核PMU事件armv8_pmuv3/br_immed_retired/: 直接分支指令数armv8_pmuv3/br_mis_pred/: 预测失败分支数armv8_pmuv3/br_pred/: 预测成功分支数armv8_pmuv3/bus_access/: 总线访问事件armv8_pmuv3/bus_cycles/: 总线周期armv8_pmuv3/cid_write_retired/: 上下文ID寄存器写入事件armv8_pmuv3/cpu_cycles/: CPU周期armv8_pmuv3/exc_return/: 异常返回事件armv8_pmuv3/exc_taken/: 发生异常事件armv8_pmuv3/inst_retired/: 执行指令数armv8_pmuv3/l1d_cache/: L1数据cache访问事件armv8_pmuv3/l1d_cache_refill/: L1数据cache refill事件armv8_pmuv3/l1d_cache_wb/: L1数据cache写回事件armv8_pmuv3/l1d_tlb_refill/: L1数据TLB refill事件armv8_pmuv3/l1i_cache/: L1指令cache访问事件armv8_pmuv3/l1i_cache_refill/: L1指令cache refill事件armv8_pmuv3/l1i_tlb_refill/: L1指令TLB refill事件armv8_pmuv3/l2d_cache/: L2数据cache访问事件armv8_pmuv3/l2d_cache_refill/: L2数据cache refill事件armv8_pmuv3/l2d_cache_wb/: L2数据cache写回事件armv8_pmuv3/ld_retired/: 执行的load指令数armv8_pmuv3/mem_access/: 数据内存访问事件armv8_pmuv3/memory_error/: memory error事件armv8_pmuv3/pc_write_retired/: 执行的PC寄存器写指令数armv8_pmuv3/st_retired/: 执行的store指令数armv8_pmuv3/sw_incr/: 软件增加事件计数armv8_pmuv3/unaligned_ldst_retired/: 执行的非对齐的load/store指令数
"""
# 定义以上提到的PMU事件, 单次最多支持6个事件
THIS_PMU_EVENTS = {"base-events": ["cycles", "instructions", "bus-cycles", "cache-misses", "cache-references"],"L1-dcache-events": ["L1-dcache-load-misses", "L1-dcache-loads", "L1-dcache-store-misses", "L1-dcache-stores", "dTLB-load-misses"],"L1-icache-events": ["L1-icache-load-misses", "L1-icache-loads", "iTLB-load-misses"],"armv8-base-events": ["bus_cycles", "bus_access", "mem_access", "memory_error", "cpu_cycles", "inst_retired"],"armv8-dcache-events": ["l1d_cache", "l1d_cache_refill", "l1d_cache_wb", "l1d_tlb_refill"],"armv8-icache-events": ["l1i_cache", "l1i_cache_refill", "l1i_tlb_refill"],"armv8-l2cache-events": ["l2d_cache", "l2d_cache_refill", "l2d_cache_wb"],"armv8-ldst-events": ["ld_retired", "st_retired", "unaligned_ldst_retired"],
}# 采集PMU事件并且解析结果, 存入文件里面
"""
root@linux:/var# perf stat -e unaligned_ldst_retired,l2d_cache_refill -a -A -I 1000 -x ,# time,cpu,counter,unit,event,duration(ns),unit,,1.000226480,CPU0,73480,,unaligned_ldst_retired,1000147600,100.00,,1.000226480,CPU1,2807316,,unaligned_ldst_retired,1000158640,100.00,,1.000226480,CPU0,1343260,,l2d_cache_refill,1000152080,100.00,,1.000226480,CPU1,1282233,,l2d_cache_refill,1000149120,100.00,,
"""
def get_pmu_events(events_str: str) -> dict[str, list[dict[str, str]]]:"""执行perf stat命令, 并且解析结果, 返回解析后的结果-a -A: 收集所有CPU的数据, 且按照CPU编号进行区分-I 1000: 每隔1s收集一次数据-x ,: 使用逗号分隔数据sleep 60: 收集60s的数据返回数据格式:{"unaligned_ldst_retired": [{"timestamp": "1.000226480", "cpu": "CPU0", "counter": "1000147600"},{"timestamp": "1.000226480", "cpu": "CPU1", "counter": "1000158640"}],......}"""cmd_str = f"perf stat -a -A -I 1000 -x , -e {events_str} sleep 10.5 2>&1"# 异步执行perf stat命令, 并且将结果保存到文件中(添加到文件末尾)logging.info(f"Start to collect PMU event data, command: {cmd_str}")# 使用pipe读取数据result = os.popen(cmd_str).read()# logging.debug(f"Collect PMU event data finished, output result: {result}")# 解析结果pmu_events = {}for line in result.split("\n"):# 解析每一行数据line_data = line.strip().split(",")# 数据格式: time,cpu,counter,unit,event,duration,unit,, 9个数据if len(line_data) != 9:logging.debug(f"Invalid data, skip: {line}")continue# 时间戳, CPU编号, 事件值, 事件名称timestamp, cpu, counter, _, event_name, duration, _, _, _ = line_data# 去除timestamp中的空格timestamp = timestamp.strip()logging.info(f"Collect PMU event data: {timestamp}: {cpu}, {duration}, {event_name}: {counter}")# 保存数据event_data = {"timestamp": timestamp, "cpu": cpu, "cycles": duration, "counter": counter}if event_name not in pmu_events:pmu_events[event_name] = []pmu_events[event_name].append(event_data)return pmu_eventsdef record_pmu_events(event_groups: dict[str, list[str]], output_file: str, tag: str):"""遍历PMU事件组, 逐个采集数据, 并且将数据保存到文件中."""for group_name, events in event_groups.items():# 采集PMU事件数据logging.info(f"Start to collect PMU events data for group: {group_name} - {events}")events_str = ",".join(events)pmu_events = get_pmu_events(events_str)# 解析数据, 保存到文件中, 记录为CSV格式: 标签, 事件名, 时间戳(s), CPU编号, 统计时长(us), 计数器值with open(output_file, "a+") as f:for event_name, event_data in pmu_events.items():for data in event_data:f.write(f"{tag},{event_name},{data['timestamp']},{data['cpu']},{data['cycles']},{data['counter']}\n")logging.info(f"Save PMU events {group_name} data to file: {output_file}")logging.info(f"Record PMU events data finished, save to file: {output_file}")if __name__ == "__main__":save_file = "this_pmu_events.csv"# 如果文件不存在, 则创建文件if not os.path.exists(save_file):with open(save_file, "w") as f:# CSV格式: 标签, 事件名, 时间戳(s), CPU编号, 统计时长(us), 计数器值f.write("tag,event_name,timestamp,cpu,cycles,counter\n")logging.info(f"Create new file: {save_file}")else:logging.info(f"Use existing file: {save_file}")# 标签名称来自于命令行参数if len(sys.argv) > 1:tag_str = sys.argv[1]else:tag_str = "default"logging.info(f"Start to collect PMU events data, tag: {tag_str}")# 采集THIS_PMU_EVENTS中定义的PMU事件, 并且保存到文件中record_pmu_events(THIS_PMU_EVENTS, save_file, tag_str)






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Once Day

也信美人终作土，不堪幽梦太匆匆......

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作者简介： 高科，先后在 IBM PlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。 =============…
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Redisson分布式锁java语法， 可重入性实现原理 ，（还有可重试性，超时不释放，主从一致性）

Redisson分布式锁java语法， 可重入性实现原理 ，（还有可重试性，超时不释放，主从一致性）

Redisson在java的使用方法 Redisson分布式锁不可重入的实现原理 设置一个HSET key为锁的名字&#xff0c;field为当前获取锁的线程名字&#xff0c;value为可重入锁的当前已经重入次数 追踪源码发现RedissonClient类的tryLock就是用lua脚本和上图逻辑实现的加锁解锁&#xf…
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YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

文章目录 1. YOLOv8简介2. DAttention (DAT)注意力机制概述2.1 DAttention机制的工作原理 3. YOLOv8与DAttention (DAT)的结合3.1 引入DAT的动机3.2 集成方法3.3 代码实现 4. 实验与结果分析4.1 实验设置4.2 结果分析推理速度性能对比 5. 深度分析&#xff1a;DAttention在YOLO…
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MAC快速本地部署Deepseek (win也可以)

MAC快速本地部署Deepseek (win也可以)

MAC快速本地部署Deepseek (win也可以) 下载安装ollama 地址: https://ollama.com/ Ollama 是一个开源的大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;本地运行框架&#xff0c;旨在简化大模型的部署和管理流程&#xff0c;使开发者、研究人员及爱好者能够高效地在本地环境中实验和…
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springboot+dubbo+zookeeper的注册服务和调用实践

springboot+dubbo+zookeeper的注册服务和调用实践

目录 zookeeper为什么可作为注册中心zookeeper注册中心优缺点启动zookeeper编写springboot项目提供dubbo服务1. 服务接口2. Springboot引入dubbo实现服务接口2.1 工程目录和依赖2.2 启动程序和application.properties2.3 DubboService 实现服务接口2.4 测试api&#xff0c;用于…
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GTSAM 库详细介绍与使用指南

GTSAM 库详细介绍与使用指南

GTSAM 库详细介绍与使用指南 一、GTSAM 概述 GTSAM&#xff08;Georgia Tech Smoothing and Mapping&#xff09;是由佐治亚理工学院开发的 C 开源库&#xff0c;专注于 概率图模型&#xff08;尤其是因子图&#xff09;的构建与优化&#xff0c;广泛应用于机器人定位与建图&a…
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Missing required prop: “maxlength“

Missing required prop: “maxlength“

背景&#xff1a; 封装一个使用功能相同使用频率较高的input公共组件作为子组件&#xff0c;大多数长度要求为200&#xff0c;且实时显示统计子数&#xff0c;部分input有输入提示。 代码实现如下&#xff1a; <template><el-input v-model"inputValue" t…
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基于YOLOv8的人脸识别系统

基于YOLOv8的人脸识别系统

文章目录 一.前言 二.原理阐述 三.源代码 四.代码改进 五.流程概述 一.前言 原开源项目是对于某时段校园门口学生出入的视频，使用YOLOv8目标检测算法以及yolov8l-face模型将目标换算成只检测人脸， 通过该模型中的track技术实现检测出的人脸进行自动跟踪， 通过跟踪到的…
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✨ 索引有哪些缺点以及具体有哪些索引类型

✨ 索引有哪些缺点以及具体有哪些索引类型

索引的定义与原理 索引是数据库中用于提高数据检索效率的数据结构。它就像是书籍的目录&#xff0c;通过目录可以快速定位到所需内容的页码&#xff0c;而在数据库中&#xff0c;索引可以帮助数据库系统快速找到符合查询条件的数据行&#xff0c;而不必对整个表进行扫描。 其…
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TCP...

TCP...

什么是TCP&#xff1f; TCP是面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议 面向连接&#xff1a;一定是「一对一」才能连接&#xff0c;不能像 UDP 协议可以一个主机同时向多个主机发送消息&#xff0c;也就是一对多&#xff0c;是无法做到的&#xff1b;字节流&#xff…
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工业通信协议 EtherNet/IP 全面解析

工业通信协议 EtherNet/IP 全面解析

工业通信协议 EtherNet/IP 全面解析 EtherNet/IP&#xff08;以太网工业协议&#xff09;是一种基于标准以太网的工业自动化通信协议&#xff0c;由 ODVA&#xff08;开放设备网供应商协会&#xff09; 管理。它融合了 CIP&#xff08;通用工业协议&#xff09; 和以太网技术&…
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react+typescript，初始化与项目配置

react+typescript，初始化与项目配置

1&#xff0c;创建项目 npx create-react-app music --template typescript 2&#xff0c;配置项目别名 npm install craco/cracoalpha -D 1&#xff0c;最外层与src平级创建 craco.config.jsconst path require(path)const resolve (dir) > path.resolve(__dirname, d…
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JAVA Kotlin Androd 使用String.format()格式化日期

JAVA Kotlin Androd 使用String.format()格式化日期

在以前的开发中&#xff0c;日期格式化一直使用的是SimpleDateFormat进行格式化。今天发现String.format也可以格式化。当 然&#xff0c;两种方式的优劣没有进行深入分析。 val date Date()//月&#xff0c;日&#xff0c;星期&#xff0c;AM/PM//Fue 1 (Sat) pmval fullDate…
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deepseek:三个月备考高级系统架构师

deepseek:三个月备考高级系统架构师

一、备考总体规划&#xff08;2025年2月11日 - 2025年5月&#xff09; 1. 第一阶段&#xff1a;基础夯实&#xff08;2025年2月11日 - 2025年3月10日&#xff09; 目标&#xff1a;快速掌握系统架构师考试的核心知识点。 重点内容&#xff1a; 计算机组成原理、操作系统、数据…
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