ATRACE_CALL

时间: 2023-08-06 22:04:52 浏览: 171
ATRACE_CALL是一个用于统计函数调用情况的宏。在应用层中，可以使用ATRACE_CALL()来标记函数的开始和结束，以便在trace中进行跟踪和分析。\[1\]在内核层中，可以使用trace_printk("1\n")来输出trace信息。\[1\]此外，还可以使用其他方法来进行systrace跟踪，如使用Trace类的beginSection和endSection方法，在framework的java层代码中使用Trace.traceBegin和Trace.traceEnd方法，在framework的native代码中使用ATRACE_CALL宏或ATRACE_BEGIN和ATRACE_END方法。\[3\]总之，ATRACE_CALL是一种用于跟踪函数调用情况的方法。 #### 引用[.reference_title] - *1* [trace抓取](https://blog.csdn.net/zjli321/article/details/51833877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [理解和使用systrace](https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/77620667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Android代码添加systrace跟踪](https://blog.csdn.net/oujunli/article/details/16888897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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vala-stacktrace:在 vala 应用程序中显示堆栈跟踪的类

// The next call will crash because it uses a null reference this_will_crash () ; return 0 ; } ...并使用-X -rdynamic和所需的依赖项构建您的应用程序 valac -g -X -rdynamic --pkg linux --pkg
application/octet-stream

trace call stack demo

一个简单的打印程序调用栈的例子 .... <br>http://topic.csdn.net/u/20080804/15/623a4355-cfeb-4241-8fba-022fff8facf4.html
doc

Android系统调优工具介绍

- **Hwcomposer模块**：作为显示系统的重要组成部分，Hwcomposer通过定义ATRACE_TAG、使用ATRACE_INIT和ATRACE_CALL等宏，实现对关键变量和函数调用的追踪。 4. **Systrace使用示例**： - **启动命令**：在PC端...

void SurfaceFlinger::setDesiredActiveMode(const ActiveModeInfo& info) { ATRACE_CALL(); if (!info.mode) { ALOGW("requested display mode is null"); return; } auto display = getDisplayDeviceLocked(info.mode->getPhysicalDisplayId()); if (!display) { ALOGW("%s: display is no longer valid", __func__); return; }其中!dispaly和！info.mode的意思什么？为什么不直接用dispaly和info.mode判断？

在这段代码中，"!"符号表示逻辑非，即将一个为真的条件变为假，将一个为假的条件变为真。所以， "!display" 的意思是如果 display 为空指针，则条件为真。同样的， "!info.mode" 的意思是如果 info.mode 为空...

void SurfaceFlinger::syncToDisplayHardware() NO_THREAD_SAFETY_ANALYSIS { ATRACE_CALL(); const uint32_t layerStackId = getDefaultDisplayDeviceLocked()->getLayerStack().id; if (SmomoIntf *smoMo = getSmomoInstance(layerStackId)) { nsecs_t timestamp = 0; bool needResync = smoMo->SyncToDisplay(previousFrameFence().fence, ×tamp); ALOGV("needResync = %d, timestamp = %" PRId64, needResync, timestamp); } }Android中这段代码的作用什么并且逐行分析一下这段代码？

1. ATRACE_CALL()：使用 Atrace 进行跟踪分析。 2. 获取主显示设备的图层栈 ID。 const uint32_t layerStackId = getDefaultDisplayDeviceLocked()->getLayerStack().id; 3. 如果存在 Smomo 实例，...

Android 中void SurfaceFlinger::setVsyncEnabled(bool enabled) { #ifdef OPLUS_SF_PERFORMANCE if (enabled) { mLastHWVsyncEnabled = systemTime(); } #endif ATRACE_CALL(); // On main thread to avoid race conditions with display power state. static_cast<void>(mScheduler->schedule([=]() FTL_FAKE_GUARD(mStateLock) { mHWCVsyncPendingState = enabled ? hal::Vsync::ENABLE : hal::Vsync::DISABLE; if (const auto display = getDefaultDisplayDeviceLocked(); display && display->isPoweredOn()) { setHWCVsyncEnabled(display->getPhysicalId(), mHWCVsyncPendingState); } })); }这段代码作用，请逐行解释一下

3. ATRACE_CALL(): 用于记录函数调用的性能跟踪信息。 4. static_cast(mScheduler->schedule([=]() FTL_FAKE_GUARD(mStateLock): 使用 SurfaceFlinger 内部的线程池 mScheduler 来异步调度一个 lambda 函数。 5. ...

void SurfaceFlinger::setVsyncEnabledInternal(bool enabled) { ATRACE_CALL(); //TDOO: qcom build error on beta2 //Mutex::Autolock lock(mStateLock); std::lock_guard<std::recursive_mutex> lockVsync(mVsyncLock); mHWCVsyncPendingState = enabled ? hal::Vsync::ENABLE : hal::Vsync::DISABLE; //TODO aosp RC delete getInternalDisplayIdLocked, //auto displayId = getInternalDisplayIdLocked(); auto displayId = getPrimaryDisplayIdLocked(); if (mNextVsyncSource) { // Disable current vsync source before enabling the next source if (mActiveVsyncSource) { displayId = mActiveVsyncSource->getPhysicalId(); setHWCVsyncEnabled(displayId, hal::Vsync::DISABLE); } displayId = mNextVsyncSource->getPhysicalId(); } else if (mActiveVsyncSource) { displayId = mActiveVsyncSource->getPhysicalId(); } setHWCVsyncEnabled(displayId, mHWCVsyncPendingState); if (mNextVsyncSource) { mActiveVsyncSource = mNextVsyncSource; mNextVsyncSource = NULL; } }

这段代码是SurfaceFlinger中的一个函数，用于设置垂直同步（Vsync）的开启或关闭状态。函数首先获取锁保证线程安全，然后根据参数设置 mHWCVsyncPendingState 的值，表示开启或关闭状态。接着，函数会根据当前的 ...

RuntimeError: Could not export Python function call 'F'. Remove calls to Python functions before export. Did you forget to add @script or @script_method annotation? If this is a nn.ModuleList, add it to __constants__: E:\bolang\yolov7-coupling\utils\activations.py(65): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\common.py(112): fuseforward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(744): forward_once E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(707): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(934): trace_module E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(733): trace E:\bolang\yolov7-coupling\utils\torch_utils.py(363): __init__ E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(39): detect E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(196): <module>

这个错误是由于在导出模型时出现了问题。错误信息中提到了一个名为'F'的 Python 函数调用，但没有添加 @script 或 @script_method 注释。如果这是一个 nn.ModuleList，请将其添加到 __constants__ 中。...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 model.load_weights("unet_membrane.hdf5") 4 #results = model.predict_generator(testGene,67,verbose=1) ----> 5 results = model.predict(testGene,verbose=1) 6 saveResult("data/results",results) File d:\Software\Anaconda\Ana_qinghua\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file8h3jf8qv.py:15, in outer_factory..inner_factory..tf__predict_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_7' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

这个错误信息是在使用 Keras 模型进行预测时出现的。它表明预测过程中出现了错误，具体原因是模型的某个名为 "model_7" 的 Functional 层接收到了不符合要求的调用参数。该层要求接收一个形状为 (None, None, None) ...

android代码中关闭atrace功能

1. 在代码中不再调用任何ATRACE相关的函数，如ATRACE_CALL()、ATRACE_BEGIN()、ATRACE_END()等。 2. 如果你的应用是通过am instrument命令来运行Instrumentation测试的，可以使用-w选项来禁用所有ATRACE...

Fatal error: Uncaught Error: Call to a member function bind_param() on bool in D:\phpstudy_pro\WWW\pikachu-master\vul\burteforce\bf_server.php:48 Stack trace: #0 {main} thrown in D:\phpstudy_pro\WWW\pikachu-master\vul\burteforce\bf_server.php on line 48

根据你提供的信息，这个错误是由于在 bf_server.php 文件的第48行调用了一个布尔类型的对象上的 bind_param() 方法而引起的。这通常是由于在调用 prepare() 函数时出现了错误，导致返回的结果不是预期的 ...

Create a model def create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(Flatten()) # cnn1d Layers # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) # summary print(model.summary())修改该代码，解决ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-6c1ed99fa3ed> in <module> 53 # lstm network 54 ---> 55 model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) 56 # summary 57 print(model.summary()) <ipython-input-56-6c1ed99fa3ed> in create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features) 17 model = Sequential() 18 model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) ---> 19 model.add(Reshape((n_steps, 1, n_length, n_features))) 20 21 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\reshaping\reshape.py in _fix_unknown_dimension(self, input_shape, output_shape) 116 output_shape[unknown] = original // known 117 elif original != known: --> 118 raise ValueError(msg) 119 return output_shape 120 ValueError: Exception encountered when calling layer "reshape_5" (type Reshape). total size of new array must be unchanged, input_shape = [10, 1], output_shape = [10, 1, 1, 5] Call arguments received by layer "reshape_5" (type Reshape): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 10, 1), dtype=float32)问题

将Reshape层的输出形状修改为(n_steps, n_length, n_features)即可解决此问题，代码如下： def create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features): # instantiate the model model = Sequential() ...

Fatal error: Uncaught Error: Call to a member function bind_param() on bool in D:\phpstudy_pro\WWW\web\insert.php:12 Stack trace: #0 {main} thrown in D:\phpstudy_pro\WWW\web\insert.php on line 12

这是一个致命错误，出现在D:\...错误说明在该行代码中尝试调用一个对象的bind_param()方法，但是该对象的值为布尔类型（即false或者null），没有绑定正确的参数。产生该错误的原因可能是代码有误或数据传输出现了问题。

Fatal error: Uncaught Error: Call to a member function bind_param() on bool in D:\phpstudy_pro\WWW\manageDB.php:11 Stack trace: #0 D:\phpstudy_pro\WWW\registerStu.php(5): regStuUser(NULL, 'pass_') #1 {main} thrown in D:\phpstudy_pro\WWW\manageDB.php on line 11

这个错误是由于在 D:\phpstudy_pro\WWW\manageDB.php 的第 11 行调用了一个布尔值上的 bind_param() 方法而引起的。这可能是由于在该行之前没有正确的数据库连接或查询语句出错导致的。你可以检查一下 manageDB.php ...

Fatal error: Uncaught Error: Call to a member function bind_param() on bool in D:\phpstudy_pro\WWW\192.168.1.16\unload.php:41 Stack trace: #0 {main} thrown in D:\phpstudy_pro\WWW\192.168.1.16\unload.php on line 41修改后还是报错

错误信息显示 Call to a member function bind_param() on bool，这意味着 $stmt 对象是一个布尔值而不是预期的 mysqli_stmt 对象。 这通常是由于 SQL 查询语句执行失败导致的。你可以通过检查 $conn->error ...


Fatal error: Uncaught Error: Call to a member function fetch_assoc() on bool in D:\phpstudy_pro\WWW\bs_work\app\login.php:15 Stack trace: #0 {main} thrown in D:\phpstudy_pro\WWW\bs_work\app\login.php on line 15

这是一个致命错误，错误信息是：“在D:\phpstudy_pro\WWW\bs_work\app\login.php的第15行调用了一个布尔类型变量的fetch_assoc()函数”。这里展示了错误的堆栈跟踪信息。

def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((X_train.shape[1], 1, X_train.shape[2], 1))) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改该代码，解决ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-63-7651a1472c3f> in <module> 37 return model 38 # lstm network ---> 39 model = create_LSTM_model() 40 # summary 41 print(model.summary()) <ipython-input-63-7651a1472c3f> in create_LSTM_model() 18 19 # 添加lstm层 ---> 20 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) 21 model.add(Dropout(0.5)) 22 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " ValueError: Input 0 of layer "lstm_18" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=5. Full shape received: (None, 10, 1, 1, 64)问题

在模型中添加Reshape层后，输入数据的维度从3维变成了5维，而LSTM层期望的是3维的输入数据，因此需要在Reshape层后添加Flatten层将数据展平，使其变回3维数据，代码如下： python def create_LSTM_model(): ...
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点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe
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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。