profiling专题
通过Python库ydata-profiling生成数据分析报告
一：ydata-profiling库的介绍 ydata-profiling是一个强大的 Python 库，它为 Pandas DataFrame 提供了快速的探索性数据分析（EDA）。它能够自动生成包含详细统计信息的交互式 HTML 报告，使得数据分析变得更加直观和便捷。 安装方法： 可以通过 pip 进行安装： pip install ydata-profiling 主要特点： 自
Qt WebEngine Debugging and Profiling
控制台记录 在Qt WebEngine中执行的JavaScript可以使用Chrome控制台API将信息记录到控制台。日志消息将转发到日志js 记录类别中的 Qt日志记录工具。但是，默认情况下仅打印警告和致命消息。要更改此设置，您必须为js类别设置自定义规则，或者通过重新实现QWebEnginePage :: javaScriptConsoleMessage（）或连接到WebEngineView
DeepSpeed Profiling
DeepSpeed自带的Profiler -------------------------- DeepSpeed Flops Profiler --------------------------Profile Summary at step 10:Notations:data parallel size (dp_size), model parallel size(mp_size),
【Local Host Enumeration】Basic local host/network profiling、Basic Linux profiling
文章目录 I 、Local Host Enumeration1.1 Basic local host/network profiling1.1.1 netstat II、Basic Linux profiling2.1 df I 、Local Host Enumeration 1.1 Basic local host/network profiling ifconfigro
mysql优化（1）show命令 慢查询日志 explain profiling
目录 一、优化概述 二、查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三、配置优化 1) max_connections 2) back_log 3) interactive_timeout 4) key_buffer_size 5)
【分布式通信】NPKit，NCCL的Profiling工具
NPKit介绍 NPKit (Networking Profiling Kit) is a profiling framework designed for popular collective communication libraries (CCLs), including Microsoft MSCCL, NVIDIA NCCL and AMD RCCL. It enables user
独家 | 用pandas-profiling做出更好的探索性数据分析（附代码）
作者：Thomas Gey 翻译：廖倩颖 校对：和中华 本文约2300字，建议阅读5分钟。 探索性数据分析已失势，Pandas-profiling万岁！用更省力的办法完美呈现你的数据。 标签：机器学习 Pandas-profiling 一个充满坏数据的世界 在大部分数据科学领域中，我们获得的数据并不如网上专门为机器学习模型的应用而设计和准备的数据干净和完整。大部分情况下，外部来源的数据不是
云上Java System Profiling与Debugging——蚂蚁金服观察与实践
从1995年Java1.0beta发布到现在，整整过去了20年。Java的发明源于嵌入式领域，不过后来Java的发展，出乎意料地在企业级应用领域占据了几乎统治的地位。阿里巴巴以及支付宝（就是后来的蚂蚁金服），绝大部分的业务代码都是Java编写的。在Java20岁生日这年，我们用这篇文章记录蚂蚁金服内部，在金融云环境下Java系统的Profiling和Debugging经验与实践，与大家分享交流，
Py之ydata-profilin：ydata-profiling的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之ydata-profilin：ydata-profiling的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 ydata-profiling的简介 1、主要特点 2、案例应用 (1)、比较数据集、对时序数据集进行分析、对大型数据集进行分析、处理敏感数据、数据集元数据和数据字典、自定义报告的外观、不同类型的存储中消耗数据 (2)、该软件包在各种数据集和数据类型中的潜力 3、pa
User Interest Profiling from User Generated Visual Content----论文笔记
标题：根据用户产生的视觉内容（图像）分析用户兴趣 一、背景 1）准确地辨识出用户的特质和兴趣对私人定制和推荐系统都很重要。 2）目前大多数工作都集中在用户产生的文本内容上，用户产生的视觉内容（图像）相对却很少受到关注，而图像现在非常普遍，且图像还不受语言障碍，所以这个课题值得研究。 二、idea 1）假设用户上传的图片是反映了自己的兴趣点，那么我们就可以根据分析这些图片内容，然后利用图片
Skywalking的Trace Profiling 代码级性能剖析功能应用详解
代码级性能剖析 Skywalking 提供了Trace Profiling功能对具体出现问题的span进行代码级性能剖析。 代码级性能剖析就是利用方法栈快照，并对方法执行情况进行分析和汇总。并结合有限的分布式追踪 span 上下文，对代码执行速度进行估算。性能剖析激活时，会对指定线程周期性的进行线程栈快照，并将所有的快照进行汇总分析，如果两个连续的快照含有同样的方法栈，则说明此栈中的方法大概率
用pandas轻松搞定数据探索性分析（pandas参数、pandas风格、pandas-profiling）
对于每个从事和数据科学有关的人来说，大部分的时间都花在了前期的数据工作中，包括清洗、处理、探索性数据分析等。前期的工作不仅关乎数据的质量，也关乎最终模型预测效果的好坏。本文介绍一些比较冷门但效果不错的pandas方法来对数据进行初步探索，已经最后介绍一个非常方便实用的库pandas-profiling。 import pandas as pdimport numpy as np 展示全部
昇腾Profiling性能分析工具使用问题案例
昇腾Profiling性能分析工具用于采集和分析运行在昇腾硬件上的AI任务各个运行阶段的关键性能指标, 用户可根据输出的性能数据，快速定位软、硬件性能瓶颈，提升AI任务性能分析的效率。具体使用方法请参考： 本期分享几个关于Profiling性能分析工具使用过程中的常见问题案例，并给出原因分析及解决方法。 1 执行msprof命令未采集到AI Core Metrics数据
昇腾Profiling性能分析工具使用问题案例
昇腾Profiling性能分析工具用于采集和分析运行在昇腾硬件上的AI任务各个运行阶段的关键性能指标, 用户可根据输出的性能数据，快速定位软、硬件性能瓶颈，提升AI任务性能分析的效率。具体使用方法请参考： 本期分享几个关于Profiling性能分析工具使用过程中的常见问题案例，并给出原因分析及解决方法。 1 执行msprof命令未采集到AI Core Metrics数据
Power Profiling: MQTT on Android (2)
转载自： http://stephendnicholas.com/archives/219/2 Power Profiling: MQTT on Android Sending – Additional Graphs Note: These are stacked graphs. CPU on top of 3G / Wifi. 3G – QoS 0 mW 0.0 2.5 5.0
Power Profiling: MQTT on Android (1)
Power Profiling: MQTT on Android Introduction Recently I’ve been doing a lot with MQTT on Android, in particular because it’s such a good fit. Not only can it be used to provide immediate push notifi
code profiling
我的书： 淘宝购买链接 当当购买链接 京东购买链接 本文基于c/c++。 #perf 可以使用perf list列出所有支持的event。perf工具支持硬件和软件事件，硬件事件由硬件计数器测量。 常关心的硬件事件如下： cpu-cycles OR cyclesinstructionscache-referencescache-missesbranch-instructions OR
pandas-profiling / ydata-profiling介绍与使用教程
文章目录 pandas-profilingydata-profilingydata-profiling实际应用iris鸢尾花数据集分析 pandas-profiling pandas_profiling 官网（https://pypi.org/project/pandas-profiling/）大概在23年4月前发出如下公告： Deprecated 'pandas-pro
mysql语句性能分析工具——profiling
以往我们已经介绍了一个mysql的分析工具：mysql慢查询日志分析工具（pt-query-digest)，可以看我的文章：mysql慢查询日志分析工具（pt-query-digest)-CSDN博客 一、profiling的介绍 sql查询慢的情况很常见，对于慢sql的优化有三个步骤，又称优化三板斧。 板斧一：查看执行计划explain 板斧二：建立合适索引 板斧三：使用合适的连接关系
【Pandas技巧】用pandas_profiling概览DataFrame
早上在微博上看见一段视频介绍pandas_profiling ，觉得很好用，便记录了下来。微博小视频地址@爱可可-爱生活 1.安装 pip install pandas_profiling # 安装时需要更新scipy和matplotlibpip install scipy --upgradepip install matplotlib --upgrade 1.1安装后遇到的问题
数据集分析工具pandas-profiling进阶：个性化定制配置文件与参数
目录 1.常用方法 2.自定义参数 3.自定义配置文件 4.总结 1.常用方法 本文使用 pandas_profiling 3.1.0 我们在使用pandas-profiling时，以泰坦尼克号为例，一般这样写： import pandas as pdfrom pandas_profiling import ProfileReportdf = pd.read_csv('trai
dynamic profiling
1. Dynamic profling的效果，受到源代码、编译器选项以及运行的目标平台的影响。 2. Dynamic profiling所使用的方法包括： Event-based profiler，包括Java的JVMTI等。Statistical profiler，利用OS中断功能，以特定的周期对程序计数器进行取样，得到一个统计地逼近数据。优点是速度快，对实际代码的副作用比较小，缺点是不