perf_runner工具:本地浏览器性能分析新方案

需积分: 5 0 下载量 193 浏览量 更新于2024-11-21 收藏 35.25MB ZIP 举报
资源摘要信息:"perf_runner是一个用于在本地浏览器上运行perf_hunter的工具。perf_hunter是一个性能分析工具,主要用于检测和优化JavaScript代码的性能问题。perf_runner的出现,使得开发者可以在本地浏览器上直接运行perf_hunter,从而更方便地进行性能分析和优化。 perf_hunter是一个强大的性能分析工具,它可以帮助开发者找出JavaScript代码中影响性能的部分,并提供优化建议。然而,由于perf_hunter需要在特定的环境(如Node.js环境)中运行,这在一定程度上限制了它的使用。为了解决这个问题,开发者创建了perf_runner,使得perf_hunter可以在本地浏览器上运行。 perf_runner的主要工作原理是在本地浏览器中模拟出一个Node.js环境,然后在这个环境中运行perf_hunter。这样,开发者就可以在不改变现有开发环境的情况下,直接在浏览器中使用perf_hunter。 perf_runner的使用方法也非常简单。首先,开发者需要下载perf_runner,然后将其解压并运行。在运行过程中,perf_runner会自动检测当前环境,并尝试在本地浏览器中模拟出一个Node.js环境。一旦环境模拟成功,perf_runner就会自动运行perf_hunter,并显示出性能分析的结果。 需要注意的是,虽然perf_runner可以在本地浏览器上运行perf_hunter,但并不代表它的性能分析结果和在Node.js环境中的结果完全相同。因为浏览器和Node.js在底层实现上存在差异,所以开发者在使用perf_runner时,也需要关注这些差异可能带来的影响。 总的来说,perf_runner是一个非常实用的工具,它使得perf_hunter的使用更加方便,对于提高JavaScript代码的性能具有重要的意义。" 【标题】:"使用React开发单页应用" 【描述】:"本文介绍了如何使用React框架来开发单页应用(SPA),详细说明了React组件的生命周期、状态管理以及与Redux的结合使用。" 【标签】:"React", "单页应用", "组件生命周期", "状态管理", "Redux" 【压缩包子文件的文件名称列表】: react_spa_tutorial-master 资源摘要信息:"使用React框架来开发单页应用(SPA)是一种常见且高效的方法。React是Facebook开发的一个用于构建用户界面的JavaScript库,它使用声明式视图,简化了复杂界面的开发过程。React的一个关键特性是组件化开发,每个组件都是独立的,并且拥有自己的生命周期和状态管理机制。 React组件的生命周期分为三个阶段:挂载(Mounting)、更新(Updating)和卸载(Unmounting)。挂载阶段是组件第一次渲染到DOM时执行的过程,包括`constructor`、`render`和`componentDidMount`方法。更新阶段是组件状态或属性发生变化时执行的过程,包括`shouldComponentUpdate`、`render`和`componentDidUpdate`方法。卸载阶段发生在组件从DOM中移除时,主要执行`componentWillUnmount`方法。 在状态管理方面,React提供了`setState`方法用于更新组件状态。组件的状态是不可变的,每次调用`setState`都会触发组件的重新渲染。为了提高性能,应该避免在`render`方法内直接调用`setState`,而是应该在事件处理函数或异步回调中使用。 为了更好地管理复杂应用中的状态,React社区开发了Redux这样的状态容器。Redux可以帮助开发者以可预测的方式管理应用状态。在React应用中使用Redux,通常需要配合`react-redux`库,这个库提供了一个`Provider`组件和`connect`方法,分别用于将Redux的store注入到React组件树中和连接React组件与Redux store。通过`connect`方法,可以将Redux store中的状态映射到React组件的props中,并将dispatch action的方法映射到组件的props中,从而实现了状态的管理。 总结来说,React为单页应用提供了一个高效且灵活的开发方式。通过理解组件生命周期和状态管理,开发者能够创建出结构清晰、性能优越的React应用。而Redux的引入,进一步增强了React应用的状态管理能力,使得开发者可以在更复杂的场景下,依然保持应用状态的一致性和可预测性。"

一句句解释分析细致讲解一下这段代码void netconf_entry(void) { int state = 0; int event = 0; UINT8 * pPacket = NULL; UINT32 dataLen = 0; char *pData = NULL; UINT8 ret = 0; struct np_module netopeer_module; struct np_module server_module; memset(&netopeer_module,0,sizeof(struct np_module)); memset(&server_module,0,sizeof(struct np_module)); state = Ros_GetCurState(); event = Ros_GetMsgId(); switch( state ) { case NETCONF_PROCESS_INIT: switch( event ) { case MSG_MasterPowerOn: case MSG_SlavePowerOn: //printf("netconf_entry MSG_SlavePowerOn\n"); Ros_SetNextState(NETCONF_PROCESS_RUNNING); break; case MSG_INIT_PROTOCOL_OK: Ros_SetNextState(NETCONF_PROCESS_RUNNING); break; default: break; } break; case NETCONF_PROCESS_RUNNING: switch( event ) { case MSG_DriverOK: netconf_init(); break; case MSG_NETCONF_TO_DCN: nc_verb_verbose("netconf_entry recv netconf to dcn msg\n"); break; case MSG_ALARM_TO_NETCONF: NcProcessAlarmMsg(); break; case MSG_LIBNETCONF_TO_NETOPEER: ncRcvLibnetconfMsgProc(); break; case MSG_NETCONF_LLDP_TIMER: Ros_SetTimer(netconfLLDPTimerID, NETCONF_MSG_TIME_LLDP, 0); ncLldpchange(); break; case MSG_NETCONF_15MIN_PERF_TIMER: Ros_SetTimer(netconf15MINPerfTimerID, NETCONF_MSG_15MIN_TIME_PERF, 0); packageOptInfo15Min(); packageIfStatisInfo15Min(); break; case MSG_NETCONF_24H_PERF_TIMER: Ros_SetTimer(netconf24hPerfTimerID, NETCONF_MSG_24H_TIME_PERF, 0); packageOptInfo24H(); packageIfStatisInfo24H(); break; case MSG_NETCONF_MEM_CHECK_TIMER: printS("MSG_NETCONF_MEM_CHECK_TIMER TIMEROUT\n"); memory_line_check(0); break; case MSG_NETCONF_TIMER: oam_perf_netconf_show_value_entry(); break; default: break; } break; default: break; } return EXIT_SUCCESS; }

2023-07-14 上传

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)

2023-06-03 上传