log_debug("perf reset");

时间: 2023-11-19 07:06:30 浏览: 19
你好!关于你的问题 "log_debug("perf reset");",这是一条可能出现在代码中的日志记录语句,用于在调试过程中记录重置性能的操作。它通常用于跟踪程序的执行和性能,以便开发者可以更好地调试和优化代码。这段代码的作用是记录一个“perf reset”的操作,可能是为了重置性能监测器或者其他与性能相关的功能。如果你有关于这段代码的更多背景或者具体问题,请继续提问,我会尽力帮助你。
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void ssc_ant_perf_dump(void) { if (!perf_ctx.is_init){ log_warn("perf not init\n"); return; } if (0 == perf_ctx.cnt){ log_warn("perf use list is empty\n"); return; } ant_perf_item_t *curr; osal_time_t *date; //log_debug("sys_tick_us=%lu, sys_tick_ms=%d, perf_tick=%d ms\n", osal_get_tick_us(), osal_get_tick_ms(), perf_tick); log_debug("perf start\n"); osal_mutex_lock(&perf_ctx.lock); curr = perf_ctx.item; for (uint32_t i = 0; i < perf_ctx.cnt; i++, curr++){ date = &curr->time; log_debug("perf[%d]:%04u-%02u-%02u %02u:%02u:%02u.%03u %s %lu us %lu ms %lu ms, %s\n", curr->idx, date->year, date->month, date->day, date->hour, date->minute, date->senond, date->ms, ssc_ant_phy_id_str(curr->phy_id), curr->tick, curr->tick_ms, curr->soft_tick, perf_evt_str_tbl[curr->evt]); } ant_perf_all(&perf_ctx); osal_mutex_unlock(&perf_ctx.lock); log_info("perf finish\n"); }

这段代码是一个名为 `ssc_ant_perf_dump` 的函数的实现。根据代码来看,这个函数用于打印 SSC (System-on-a-Chip) 的性能数据。 函数首先检查 `perf_ctx` 是否已经初始化,如果没有初始化则会输出警告信息并返回。接着,它检查 `perf_ctx` 中是否存在性能数据,如果列表为空则输出警告信息并返回。 然后,函数使用一个循环遍历 `perf_ctx` 中的每个性能项,并将每个性能项的详细信息通过 `log_debug` 函数记录下来。记录的信息包括性能项的索引、日期时间、物理 ID、计时数据等。 在处理完所有性能项后,函数调用 `ant_perf_all` 函数对性能数据进行进一步处理,并在最后使用 `log_info` 函数输出一条信息表示性能数据的打印完成。 需要注意的是,这段代码中还使用了一些其他函数和变量,如 `log_warn`、`osal_mutex_lock`、`osal_mutex_unlock` 等,它们可能是与日志记录、互斥锁等功能相关的函数和变量。具体的实现细节需要查看这些函数和变量的定义和上下文来确定。

ssc_ant_perf_reset();

根据你提供的代码 "ssc_ant_perf_reset();",它看起来是调用了一个名为 "ssc_ant_perf_reset()" 的函数。根据函数名来看,它可能是用于重置某个与性能相关的功能或模块。 然而,由于我是一个语言模型AI,无法直接执行代码或了解具体的上下文。因此,如果你需要更详细的解释或帮助,建议提供更多关于这段代码的背景信息或者查阅相关文档来了解该函数的具体实现和用途。这样我可以更好地为你提供帮助。

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纠正代码:trainsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/trainsets82.csv') testsets = pd.read_csv('/Users/zhangxinyu/Desktop/testsets82.csv') y_train_forced_turnover_nolimited = trainsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_train = trainsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) y_test_forced_turnover_nolimited = testsets['m3_forced_turnover_nolimited'] X_test = testsets.drop(['m3_P_perf_ind_all_1','m3_P_perf_ind_all_2','m3_P_perf_ind_all_3','m3_P_perf_ind_allind_1',\ 'm3_P_perf_ind_allind_2','m3_P_perf_ind_allind_3','m3_P_perf_ind_year_1','m3_P_perf_ind_year_2',\ 'm3_P_perf_ind_year_3','m3_forced_turnover_nolimited','m3_forced_turnover_3mon',\ 'm3_forced_turnover_6mon','m3_forced_turnover_1year','m3_forced_turnover_3year',\ 'm3_forced_turnover_5year','m3_forced_turnover_10year',\ 'CEOid','CEO_turnover_N','year','Firmid','appo_year'],axis=1) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited) y_pred = rfc.predict_proba(X_test) # 计算AUC值 auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, y_pred) # 输出AUC值 print('测试集AUC值为:', auc)

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