node-oom-heapdump 即将在发生“内存不足”错误之前创建V8堆快照的节点模块。 它还可以根据请求创建堆转储和CPU配置文件，例如“ v8-profiler”，但是这样做是在进程外进行的，因此不会干扰主进程的执行。 在Node.js 7.x，8.x，9.x，10.x，11.x，12.x，13.x和14.x上进行了测试。 目前不支持Node.js <7.0（尽管如果需要可以修复）。 由于Stuart Miller（ ），还附带了预构建的二进制文件（托管在Github发行版中）。 为什么？ 当在内存不足的环境中运行nodejs进程时，发生的每一次内存不足都是很有趣的。 为了弄清为什么进程内存不足，堆快照（例如heapdump）可以提供很多帮助。 该模块将在发生内存不足错误之前（通过利用V8引擎的'SetOOMErrorHandler'）创建一个堆快照。 它显示了在发生内

WPF 提供了一套性能分析工具，允许您分析应用程序的运行时行为并确定可以应用的性能优化类型。下表列出了 Windows SDK 工具 WPFPerf 中包含的五个性能分析工具： 本主题包含以下部分。 使用性能分析工具 事件追踪 穿孔器 ETW 跟踪查看器 视觉分析器 工作集分析器 其他性能工具资源 相关话题 具体内容见链接：https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/dotnet/netframework-3.0/aa969767(v=vs.85)?redirectedfrom=MSDN

该项目致力于开源数据质量和数据准备解决方案。 数据质量包括策略定义的概要分析，过滤，治理，相似性检查，数据充实变更，实时警报，篮子分析，气泡图仓库验证，单个客户视图等。 该工具正在开发高性能的集成数据管理平台，它将无缝地进行数据集成，数据分析，数据质量，数据准备，虚拟数据创建，元数据发现，异常发现，数据清理，报告和分析。 它还具有Hadoop（大数据）支持，可将文件移入Hadoop Grid或从Hadoop Grid移出，创建，加载和配置Hive表。 此项目也称为“ Aggregate Profiler”。此项目的Resful API的构建方式为（测试版）https://sourceforge.net/projects/restful-api-for-osdq/基于apache spark的数据质量正在构建https://sourceforge.net/projects/apache-spark-osdq/

precise power delay profiling with commodity mobicom2015.09

Linux Profiling at Netflix.pdf

剖析 测试各种功能和非功能属性，如性能和内存消耗 目的 该存储库将包含旨在收集软件和网络堆栈不同级别的 liboqs 支持的算法的分析信息的软件。 特别是，将使用 “liboqs”库级性能测试使用“speed_sig”和“speed_kem”作为执行性能数字，“test_sig_mem”和“test_kem_mem”用于内存消耗数字（堆和堆栈） “openssl”应用程序级性能测试使用“openssl speed” “openssl”“基本网络”级别的原始握手性能测试使用“openssl s_time” “模拟”/受控网络级性能测试[尚未实施] “全栈”性能测试使用标准客户端软件（如“curl”）和标准服务器软件（如“nginx”[尚未实现]）。 该存储库将不包含由完成的复制原始算法级别测试的测试。 方法 所有测试 被打包成独立的 Docker 镜像，以促进跨不同（云）平台和硬

IEEE LOM 应用程序分析工具是一种基于 Web 的工具，完全支持开发和管理 IEEE LOM AP 的过程。 它还结合了基于生成的 AP 创作教育元数据的能力。

通过 Profiling 时间戳数据来计算内存拷贝带宽。

tss（1） tss就像来自moreutils的ts一样，但是默认情况下会打印相对持续时间（以毫秒为单位），并且可以作为已编译的二进制文件提供。 试试看： $ (sleep 1; echo "hello"; sleep 2; echo "two sec") | tss 995ms hello 3s 2.005s two sec 第一列是自程序启动以来经过的时间。 第二列是自最后一行打印以来经过的时间。 安装 （darwin，windows，linux）和所需的bin目录，并根据需要修改以下命令： curl --silent --location --output /usr/local/bin/tss https://github.com/kevinburke/tss/releases/download/0.4/tss-linux-amd6

Fast and effective power profiling of program execution based on phase behaviors