文件中具体描述哪些算法适合解决单目标优化问题、多目标优化问题以及高维多目标优化问题等等。哪些基准测试函数适用于单目标、多目标、高维多目标问题等等，以及介绍了PlatEMO3.0的基本操作和使用方法。

中英文，详细介绍Hibench工具的安装配置使用方法

您的数据科学技术是否实际上可以跨越数百座建筑物？ 它实际上更快或更准确吗？ 这些是研究人员在开发数据驱动方法时应该提出的问题。 建筑性能预测，分类和聚类算法已成为异常检测，控制优化和需求响应分析的重要组成部分。 但是，我们如何实际比较每种技术与以前创建的方法呢？ 时序数据挖掘社区早在2003年就发现了这个问题：“许多工作的效用很小，因为做出了贡献……”提供了一些改进，而这些改进本可以使差异完全相形见have。是通过在许多现实世界的数据集上进行测试而观察到的，或者通过更改次要（未声明的）实施细节而观察到的差异。” （ ） 。 该数据集使您能够对各种实际数据集进行新技术测试。 对于商业建筑数据，我们正在做同样的事情！ 非住宅建筑数据分析对基准数据集的需求 现有的大多数建筑性能数据科学研究都依赖于每个研究人员创建自己的方法，查找案例研究数据集并自行确定功效。 毫不奇怪，大多数研究人员发现了积极但有意义的结果。 使用来自数百个（或数千个）建筑物的大型，一致的基准数据集，研究人员可以确定其方法在异构数据集中的实际性能如何。 如果多个研究人员使用相同的数据集，则可以在准确性，速度和易用性

固态硬盘基准测试(AS SSD Benchmark)2.0.6821.41776汉化版

基准测试 实际估计可实现的（最大）内存带宽。 注意：此软件包实现了一个简单变体。 用法 函数memory_bandwidth()估计内存带宽，以每秒兆字节（MB / s）为单位。 它返回一个命名的元组，指示四个测量值的中位数，最小值和最大值。 julia > using STREAMBenchmark julia > memory_bandwidth () (median = 25723.2 , minimum = 25211.5 , maximum = 26227.8 ) julia > memory_bandwidth (verbose = true ) ╔══╡ Multi - threaded : ╟─ COPY : 24772.0 MB / s ╟─ SCALE : 25918.4 MB / s ╟─ ADD : 24352.9 MB / s ╟─ TRIAD : 2

基准测试函数，python

用于NAS的NPB基准测试程序 进过修改的MPI程序，C语言的版本

介绍 sockperf是基于套接字API的网络基准测试实用程序，旨在测试高性能系统的性能（延迟和吞吐量）（它也可以测试常规网络系统的性能）。 它涵盖了大多数套接字API调用和选项。 具体来说，除了标准的吞吐量测试之外， sockperf还执行以下操作： 以亚纳秒分辨率测量每个离散数据包的延迟（使用TSC寄存器以非常低的开销对CPU滴答进行计数）。 对乒乓模式和负载模式下的延迟都执行以上操作。 这意味着即使在每秒数百万个数据包的负载下，我们也可以测量单个数据包的延迟（无需等待数据包的回复，然后再按时发送后续数据包） 通过提供直方图以及数据包延迟的各个百分位数（例如，中位数，最小值，最大值，99％百分数等）来启用峰值分析，（这是平均值和标准偏差的补充）。 此外， sockperf还提供了包含所有数据包的tx / rx时间的完整日志，可以使用外部工具（例如MS-Excel或matplot

硬信息 HardInfo是Linux系统的系统概述和基准。 它能够从硬件和基本软件中获取信息，并以易于使用的GUI对其进行组织。 功能包括： 报告生成（HTML或纯文本） 基准结果同步 能够浏览远程计算机上的信息 状态 功能：HardInfo当前检测到操作系统检测到的大多数软件和硬件。 功能：由于服务器丢失，远程同步被禁用。 开发：目前由贡献者完成，需要一个新的专用维护者。 依赖 需要： GTK + 2.10（或更高版本） GLib 2.10（或更高版本） Zlib（用于zlib基准测试） 可选（用于同步/远程）： Libsoup 2.24（或更高版本） 建造 创建一个构建目录并从那里构建： hardinfo $ mkdir build hardinfo $ cd build build $ cmake .. build $ make 有一些变量可以更改： CMAKE_BUILD_TYPE ：可以是Release或Debug 。 [Default: Release] Debug消息打印到控制台，不建议将其用于一般用途。 CMAKE_INSTALL_PREF

leveldb 基准测试 一堆使用 node.js 使用 leveldb 测试各种事物的基准测试 批量插入 leveldb 有一个batch API，如果使用得当，可以提高批量插入的性能。 对此的基准位于以下存储库中： 这个基准的要点： 等待批量写入完成，然后再写入另一个 设置writeBufferSize选项以匹配批处理中数据的字节大小。 通常大于 16MB 的值没有区别 最好提前写入小批量，而不是等待批处理缓冲区填满然后再写入批处理 索引查询速度 leveldb 中的键按字典顺序排序，您可以直接获取键（如果您提前知道键），也可以在任何起始键位置创建迭代器并向前或向后迭代，直到找到第一个匹配的键。 以下存储库具有探索在 leveldb 中建立索引的不同方法的基准： 事实证明，保留二级索引的速度大约是其两倍，但这显然会占用更多的磁盘空间。 索引大小 leveldb 使用 snapp