1、性能指标 性能指标概念：高并发 => 吞吐 响应快 => 延时 该概念是从应用负载的角度出发：Application ▹Libraries▹System Call▹Linux Kernel ▹Drive 与之对应的是系统资源视角出发 ：Drive▹Linux Kernel ▹System Call ▹Libraries ▹Application 性能指标的评判有以上二种常用的角度 接着六步 1.选择性能指标评估应用和系统的性能 2.为应用和系统设定性能目标 3.进行性能基准测试 4.性能分析定位瓶颈
5.优化系统和应用程序 6.性能监控和告警 六步总结，从正确的角度出发，设定目标（性能优化不是漫无目的的），基准测试 （了解现有系统应用的运行时情况），根据情况分析瓶颈，优化它，设置监控和告警 （其实可以再扩展比如达到一定的负载，采取降级等操作）
2021-05-06 19:00:36
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在摸索过一段时间Erlang文档后，笔者开始走向了Erlang网络连接的性能调优之旅。本文详细记录了笔者走向Erlang网络编程性能调优之旅的每个脚印。
2021-04-27 00:05:46
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七月机器学习算法中和第七部分工作流程与模型调优
以天池数据集泰坦尼克号为例全面的分析和示例机器学习算法
其中包括泰坦尼克问题的excel数据和算法的notebook代码
2021-04-22 12:44:42
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1. 掌握Linpack和HPL的相关知识。
2. 完成HPL的安装与配置。
3. 运行HPL，测试计算机的性能。
（1）每组组内成员分别测试各自电脑性能并进行性能比较。
（2）有条件的小组，可将组内成员的电脑构建为小“集群”，测试该“集群”的性能。
4. 调整相关参数或优化程序代码，测试计算机的性能。与之前测得的计算机性能进行比较，并分析性能变化的原因。
（1）可使用VTune等工具对程序进行性能分析，找出其热点/瓶颈。
（2）可使用第三方工具，如：Intel Parallel Studio xe（学生可免费申请）、Intel编译器、MKL等。
1. 掌握Linpack和HPL的相关知识。
2. 完成HPL的安装与配置。
3. 运行HPL，测试计算机的性能。
（1）每组组内成员分别测试各自电脑性能并进行性能比较。
（2）有条件的小组，可将组内成员的电脑构建为小“集群”，测试该“集群”的性能。
4. 调整相关参数或优化程序代码，测试计算机的性能。与之前测得的计算机性能进行比较，并分析性能变化的原因。
（1）可使用VTune等工具对程序进行性能分析，找出其热点/瓶颈。
（2）可使用第三方工具，如：Intel Parallel Studio xe（学生可免费申请）、Intel编译器、MKL等。
2021-04-18 21:38:38
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