有没有其他采样率策略配置

除了上面提到的每三秒采样一次的默认采样率外，SkyWalking agent还支持以下两种采样率策略：

1. 随机采样：通过配置一个采样率比例，实现一定比例的请求链路采样。该策略可以通过修改agent配置文件中的以下参数进行配置：

agent.sample_n_per_3_secs=<采样数>
agent.sample_rate=<采样率比例>

其中，`<采样数>`表示每三秒采样的链路数据数，`<采样率比例>`表示采样率比例，取值范围为0到1之间的浮点数。

2. 限流采样：通过配置一个阈值，实现当请求量超过阈值时采样一定比例的请求链路。该策略可以通过修改agent配置文件中的以下参数进行配置：

agent.sample_n_per_3_secs=<采样数>
agent.rate_limit_per_min=<限流阈值>
agent.rate_limit_factor=<采样率比例>

其中，`<采样数>`表示每三秒采样的链路数据数，`<限流阈值>`表示限流的阈值，即每分钟请求量超过该阈值时，会启动采样，`<采样率比例>`表示采样率比例，取值范围为0到1之间的浮点数。

需要注意的是，以上两种采样率策略可以同时配置，同时生效，但是在实际使用时需要根据具体需求进行选择和配置。

相关问题

通过xml文件 配置 framework 配置系统的AudioSystemAdapter:

在 Android Framework 中，可以通过 XML 文件配置系统的 AudioSystemAdapter。

首先，在 /frameworks/base/data/sounds/audio_policy_configuration.xml 中定义 AudioPolicy 配置，其中包含了一组音频输出设备的描述，以及它们之间的路由关系和优先级信息。例如：

<AudioPolicyConfiguration>
  <mixPort name="primary output" role="source">
    <profile name="default" format="AUDIO_FORMAT_PCM_16_BIT" samplingRates="8000|11025|16000|22050|44100|48000" channelMasks="AUDIO_CHANNEL_OUT_STEREO"/>
    <gainController name="volume" unit="decibels" min="0" max="0" defaultValue="0"/>
    <outputDevices>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_SPEAKER" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_EARPIECE" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_WIRED_HEADSET" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_WIRED_HEADPHONE" address="0"/>
    </outputDevices>
  </mixPort>
  <mixRoute name="default" type="mix" sink="primary output">
    <mix source="0" volume="0.5"/>
    <mix source="1" volume="0.5"/>
  </mixRoute>
</AudioPolicyConfiguration>

上述配置文件定义了一个名为 "primary output" 的音频输出设备，包括音频格式、采样率、通道数等信息，以及一组输出设备列表。此外，还定义了一条名为 "default" 的音频路由，将输入源 0 和输入源 1 混合后输出到 "primary output" 设备上。

然后，在 /frameworks/base/data/sounds/audio_policy_configuration.xml 中定义 AudioPolicyCompat 配置，用于兼容旧版的音频策略。例如：

<AudioPolicyCompatConfiguration>
  <globalConfiguration>
    <audioHalVersion>2.0</audioHalVersion>
  </globalConfiguration>
  <mixPort name="primary output" role="source">
    <profile name="default" format="AUDIO_FORMAT_PCM_16_BIT" samplingRates="8000|11025|16000|22050|44100|48000" channelMasks="AUDIO_CHANNEL_OUT_STEREO"/>
    <gainController name="volume" unit="decibels" min="0" max="0" defaultValue="0"/>
    <outputDevices>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_SPEAKER" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_EARPIECE" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_WIRED_HEADSET" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_WIRED_HEADPHONE" address="0"/>
    </outputDevices>
  </mixPort>
  <mixRoute name="default" type="mix" sink="primary output">
    <mix source="0" volume="0.5"/>
    <mix source="1" volume="0.5"/>
  </mixRoute>
</AudioPolicyCompatConfiguration>

最后，在 /frameworks/base/data/sounds/audio_policy_configuration.xml 中定义 AudioPolicyVendor 配置，用于扩展厂商定制的音频策略。例如：

<AudioPolicyVendorConfiguration>
  <mixPort name="primary output" role="source">
    <profile name="default" format="AUDIO_FORMAT_PCM_16_BIT" samplingRates="8000|11025|16000|22050|44100|48000" channelMasks="AUDIO_CHANNEL_OUT_STEREO"/>
    <gainController name="volume" unit="decibels" min="0" max="0" defaultValue="0"/>
    <outputDevices>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_SPEAKER" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_EARPIECE" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_WIRED_HEADSET" address="0"/>
      <device type="AUDIO_DEVICE_OUT_WIRED_HEADPHONE" address="0"/>
    </outputDevices>
  </mixPort>
  <mixRoute name="default" type="mix" sink="primary output">
    <mix source="0" volume="0.5"/>
    <mix source="1" volume="0.5"/>
  </mixRoute>
</AudioPolicyVendorConfiguration>

通过以上三个配置文件，可以灵活地配置系统的 AudioSystemAdapter。其中，AudioPolicyConfiguration 是必须的，而 AudioPolicyCompatConfiguration 和 AudioPolicyVendorConfiguration 则是可选的。在 Android Framework 中，这些配置文件会被编译成一组 C++ 代码，最终被打包进系统镜像中。

接上个问题，给我一份较为完整的配置格式且都有注释

好的，以下是一份较为完整的配置文件格式，其中有注释：

# 训练数据、验证数据和测试数据的路径
data:
  train_data_path: "data/train.txt"   # 训练数据路径
  valid_data_path: "data/valid.txt"   # 验证数据路径
  test_data_path: "data/test.txt"     # 测试数据路径

# 模型的参数配置
model:
  model_type: "GPT2LMHeadModel"       # 模型类型，这里使用GPT2LMHeadModel
  model_name_or_path: "gpt2-medium"   # 预训练模型名称或路径
  output_dir: "output"                # 模型输出路径
  save_steps: 1000                    # 多少步保存一次模型
  num_train_epochs: 3                 # 训练轮数
  per_device_train_batch_size: 2      # 每个GPU上的训练batch size
  per_device_eval_batch_size: 2       # 每个GPU上的验证batch size
  gradient_accumulation_steps: 16     # 梯度累积步数
  learning_rate: 1e-4                 # 学习率
  max_seq_length: 512                 # 最大序列长度
  weight_decay: 0.01                  # 权重衰减
  adam_epsilon: 1e-8                  # Adam优化器的epsilon值
  warmup_steps: 1000                  # warmup步数
  logging_steps: 100                  # 多少步记录日志
  evaluation_strategy: "steps"        # 验证策略，这里使用steps
  eval_steps: 1000                    # 多少步进行一次验证
  load_best_model_at_end: true        # 是否在训练结束时加载最好的模型
  metric_for_best_model: "loss"       # 评估最好模型的指标，这里使用loss
  greater_is_better: false            # 是否指标越大越好

# 数据预处理配置
data_config:
  max_seq_length: 512                 # 最大序列长度
  pad_to_max_length: true             # 是否填充到最大序列长度
  truncation_strategy: "longest_first" # 截断策略，这里使用longest_first
  stride: 0                            # 每次截取的步长

# 训练器配置
trainer:
  train_sampler: "RandomSampler"      # 训练采样器，这里使用RandomSampler
  eval_sampler: "SequentialSampler"   # 验证采样器，这里使用SequentialSampler
  logging_dir: "logs"                 # 日志输出路径
  logging_first_step: true            # 是否记录第一步的日志
  logging_steps: 100                  # 多少步记录一次日志
  save_total_limit: 5                 # 最多保存的模型数量
  fp16: true                          # 是否使用半精度训练
  fp16_opt_level: "O2"                # 半精度训练优化级别
  run_name: "run_name"                # 运行名称，用于Tensorboard显示
  disable_tqdm: false                 # 是否禁用tqdm进度条

注意：上述配置文件的格式是YAML格式，不同的框架可能会有不同的配置文件格式，具体需要根据框架的要求进行配置。