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关于.net性能监控,欢迎讨论
wuhuzhangwei
2013-06-18 01:45:14
本处指的性能监控,指的是业务点无须写任何处理,全部在框架处实现,比如框架调用了一个虚方法,由业务点实现,重现时里面可能调用了好几个方法,我们要做的是,得到所有方法的调用堆栈以及各自的时间。
这个刚好跟StackTrace是反过来的,StackTrace是在方法调用栈的最内层,而我的需求是在最外层,请问有无好的办法,或者有成熟的开源框架,请指点一二!
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关于.net性能监控,欢迎讨论
本处指的性能监控,指的是业务点无须写任何处理,全部在框架处实现,比如框架调用了一个虚方法,由业务点实现,重现时里面可能调用了好几个方法,我们要做的是,得到所有方法的调用堆栈以及各自的时间。 这个刚好跟StackTrace是反过来的,StackTrace是在方法调用栈的最内层,而我的需求是在最外层,请问有无好的办法,或者有成熟的开源框架,请指点一二!
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NENGAH
2013-07-11
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using Mono.Cecil;
NENGAH
2013-07-11
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静态注入 http://www.cnblogs.com/whitewolf/archive/2011/07/26/2117661.html //AssemblyDefinition assembly = AssemblyDefinition.ReadAssembly(@"D:\yaleshi\yaleshi\winform\2013年6月28日1\2013年6月28日1\bin\Debug\2013年6月28日1.exe"); //var types = assembly.Modules[0].Types; //MethodDefinition methodDefault; //foreach (var type in types) //{ // methodDefault = type.Methods.FirstOrDefault(m => m.Name == "Test"); // var method = type.Methods.FirstOrDefault(m => m.Name == "Main"); // if (method != null) // { // var instructions = method.Body.Instructions; // ILProcessor il = method.Body.GetILProcessor(); // Instruction call = il.Create(OpCodes.Call, methodDefault); // // il.InsertBefore(method.Body.Instructions[0], ldstr); // il.InsertAfter(method.Body.Instructions[0], call); // } //} //assembly.Write(@"D:\yaleshi\yaleshi\winform\2013年6月28日1\2013年6月28日1\bin\Debug\2013年6月28日1.exe");
emailtome
2013-06-20
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mono.cecil
wuhuzhangwei
2013-06-18
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其实,就是想实现类似dottrace的功能,但是是用aop形式注入到框架中的的,这样我就可以监控系统的性能,知道哪些方法慢了
Note-Station-to-markdown
这是一个跨平台脚本,可将 Synology Note Station 的笔记转换为 Markdown 文件。脚本使用 Python 编写,可在任何桌面平台上运行。 转换后您将获得: 1、以导出的笔记本命名的文件夹; 2、这些文件夹中以所有内联图片原位存储的 Markdown 语法纯文本文件笔记; 3、在笔记文本开头处分配标签和附件链接; 4、所有图片和附加文件都位于笔记本目录下的媒体子目录中。
区县-专精特新企业数量(2013-2025年).xlsx
详细介绍及样例数据:https://blog.csdn
.net
/li514006030/article/details/162965929
政府科技管理者如何通过区域科技创新数智大脑实现精准产业招商?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
易语言源码读取天气预报-模块
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面向高精度电流控制的PMSM多参数PSO辨识模型研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕“面向高精度电流控制的PMSM多参数PSO辨识模型研究”,系统阐述了基于Simulink的永磁同步电机(PMSM)多参数辨识方法,重点采用粒子群优化算法(PSO)实现对电机关键内部参数的高精度辨识。研究构建了完整的PMSM控制系统仿真模型,结合智能优化算法,解决了传统参数辨识中精度低、收敛慢的问题,有效提升了电流环控制的动态
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与稳态精度。该方法特别适用于对控制精度和响应速度要求较高的工业应用场景,如高
性能
伺服系统、电动汽车驱动系统等,具有较强的工程实用价值和科研参考意义。文中提供了完整的Simulink仿真模型与配套代码,确保了研究内容的可复现性和实践操作性。; 适合人群:具备电机控制、自动化或电气工程等相关专业背景,熟悉MATLAB/Simulink仿真环境,从事电机驱动系统研发、控制算法设计或相关领域科研工作的工程师及研究生,尤其适合工作1-5年、希望深入理解先进参数辨识技术的研发人员。; 使用场景及目标:①开展高精度PMSM控制系统的设计与参数辨识研究;②学习并掌握PSO等智能优化算法在电机系统参数辨识中的具体实现与调优技巧;③完成学术论文复现、科研项目验证、毕业设计或工程原型开发,提升对现代电机控制核心技术的理解与应用能力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与源代码进行动手实践,按照文档逻辑逐步搭建与调试仿真系统,重点关注PSO算法与电机模型的交互机制、目标函数设计及参数收敛过程,通过对比不同工况下的辨识结果,深入理解算法
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与控制精度之间的内在联系。
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