Process Explor

Process Explorer是一个用于查看进程详细信息的工具。你可以通过这个工具来查看特定进程的性能数据、线程信息、内存使用情况等。它非常方便，你只需要下载并解压即可使用，无需进行繁琐的安装过程。通过鼠标左键点击定位图标并移动到特定的Java程序上，Process Explorer会立即定位到该进程[2]。所以，如果你想要查看进程的详细信息，Process Explorer是一个很好的选择。

相关问题

devicefile explor Android studio虚拟机的data/data/下没有file文件

抱歉，这个问题属于技术问题，我可以帮您解决。您可以尝试以下步骤：

1. 确认您的虚拟机是否已经启动，并且正在运行。

2. 检查您的权限，对于/data/data目录是有严格的权限限制的。

3. 如果您需要查看/data/data目录中的文件，建议您使用命令行工具或者ADB工具进行操作。

4. 您可以在模拟器或者真机中打开终端或者Terminal窗口，并输入以下命令：

adb shell

5. 然后输入以下命令：

ls /data/data/

6. 如果没有权限访问，请输入以下命令：

su

7. 然后输入以下命令：

ls /data/data/

8. 这样您就可以查看/data/data目录下的文件了。

希望以上步骤可以帮助您解决问题。

explor_book_category<-group_by(data,cato)%>% summarise(count=n(), percent=n()/nrow(data)*100)%>% arrange(desc(count)) plot_ly(data<-explor_book_category, labels=~cato, values=~count, name="图书类别构成" )%>%add_pie(hole=0.5)

这段代码使用了dplyr和plotly包，用于对图书数据中的不同类别进行汇总和可视化。以下是对代码的解释：

# 使用dplyr包中的group_by和summarise函数，根据图书类别（cato）进行汇总
explor_book_category <- data %>% 
  group_by(cato) %>% 
  summarise(count = n(), percent = n() / nrow(data) * 100) %>% 
  arrange(desc(count))

# 使用plotly包中的plot_ly和add_pie函数，创建一个饼图并添加标签和值
plot_ly(data = explor_book_category, 
        labels = ~cato, 
        values = ~count, 
        name = "图书类别构成") %>% 
   add_pie(hole = 0.5)

首先，代码使用group_by函数按照图书类别（cato）对数据进行分组，然后使用summarise函数计算每个类别图书的数量和所占百分比。

接下来，使用arrange函数对图书数量进行降序排序，以便在可视化时按照数量从高到低排列。

最后，使用plot_ly函数创建一个基本的饼图，并使用add_pie函数添加标签和值。其中，标签使用类别名称（cato），而值使用每个类别的图书数量（count）。

饼图的hole参数设置为0.5，用于创建一个空心饼图。

希望这能够帮助您理解这段代码的作用。