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Performance Guide（性能指南）
- SQLite其他 | MiscellaneousMeasuring and Reducing CPU Usage in SQLite
Measuring and Reducing CPU Usage in SQLite
2.衡量绩效 简而言之，SQLite的CPU性能测量如下： 在交付配置中编译SQLite，无需任何特殊的遥测或调试选项。
- TensorFlow表现 | PerformanceDeveloping a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
大多数实现将落入以下情况之一： 1.现有的CPU体系结构尚未正式由XLA支持，无论是否存在LLVM后端。 2.具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。
- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide11.分析 | 11. Profiling
11.分析 | 11. Profiling
缓存和多个CPU核并不能方便基准测试。在进行基准测试时，最好是以单用户模式运行UNIX计算机，但至少对于临时测试来说，这是不方便的。
- TensorFlow表现 | PerformanceUsing JIT Compilation（使用JIT编译）
Using JIT Compilation（使用JIT编译）
- Erlang指南：安装指南 | Guide: Installation guide3.交叉编译Erlang / OTP | 3. Cross Compiling Erlang/OTP
3.交叉编译Erlang / OTP | 3. Cross Compiling Erlang/OTP
- Docker机器 | MachineOracle VirtualBox (Machine)
Oracle VirtualBox (Machine)
- SQLite其他 | MiscellaneousLong Term Support
Long Term Support
跨平台→SQLite可以在任何具有8位字节，2的补码32位和64位整数以及C编译器的平台上运行。它在所有当前流行的CPU和操作系统上都经过了积极的测试。
- Docker引擎: 管理员指南 | Engine: Admin Guide限制容器的资源（引擎） | Limit a container's resources (Engine)
限制容器的资源（引擎） | Limit a container's resources (Engine)
您可以通过以下方法减少由于OOME而导致的系统不稳定风险： 在将应用程序投入生产之前，执行测试以了解应用程序的内存需求。 确保您的应用程序仅在资源充足的主机上运行。
- TensorFlow扩展 | ExtendAdding a New Op（添加一个新Op）
Adding a New Op（添加一个新Op）
测试操作。为了方便起见，我们通常在Python中执行此操作，但您也可以在C++中测试操作。如果您定义了渐变，您可以使用Python渐变检查器来验证它们。
- Erlangruntime_tools1. LTTng and Erlang/OTP
1. LTTng and Erlang/OTP
- Docker引擎: CLI | Engine: CLIdocker update
docker update
- Docker机器 | MachineVMware Fusion (Machine)
VMware Fusion (Machine)
使用 $docker-machinecreate--drivervmwarefusionvm 备选方案 --vmwarefusion-boot2docker-url：boot2docker映像的网址。
- TensorFlow教程 | TutorialsUsing GPUs（使用GPU）
Using GPUs（使用GPU）
在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。他们被表示为strings。例如： "/cpu:0"：您的机器的CPU。 "/device:GPU:0"：你机器的GPU，如果你有的话。
- TensorFlow表现 | PerformanceBenchmarks（基准）
Benchmarks（基准）
基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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