文章编号：36218 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-13 02:44:47 / 浏览：次

基准测试是衡量系统性能和识别改进领域的关键过程。为了确保基准测试结果的准确性和意义，至关重要的是遵循最佳实践。

明确基准测试目标

在开始基准测试之前，重要的是明确其目标。基准测试可以用于以下目的：

• 比较不同系统或组件的性能
• 跟踪系统性能随时间的变化
• 识别性能瓶颈和改进领域

明确基准测试目标将指导基准测试的设计和执行。

选择合适的工作负载

基准测试工作负载应代表实际使用情况。理想情况下，工作负载应模拟系统在真实环境中处理的典型请求或任务。

工作负载选择应考虑以下因素：

• 请求类型
• 请求速率
• 请求大小
• 并发性级别

选择与目标对齐的工作负载将产生更准确和有意义的结果。

消除外部影响因素

在运行基准测试时，消除外部影响因素至关重要。这些因素包括：

• 网络拥塞
• 其他进程的干扰
• 系统配置更改

通过隔离系统、暂停不必要的进程并保持系统配置稳定，可以最大限度地减少外部影响。

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iqooneo6se跑分

iqooneo6se是一款高性能的手机处理器，被广泛应用于多个手机品牌的旗舰机型中。 它的跑分是衡量其性能的重要指标之一。 以下将对iqooneo6se跑分进行详细介绍。 iqooneo6se跑分的含义iqooneo6se跑分是通过一系列基准测试得出的数值，用于衡量处理器的性能。 跑分越高，处理器的性能越强。 在实际使用中，高跑分的处理器可以更快地完成各种操作，如启动应用程序、切换应用程序、游戏运行等。 因此，iqooneo6se跑分是评估手机性能的重要指标之一。 iqooneo6se跑分测试方法iqooneo6se跑分测试通常使用一些基准测试软件，如Antutu、Geekbench等。 这些软件会对处理器进行多项测试，如CPU性能、内存性能、图形性能等。 测试结果会综合计算得出跑分。 测试时需要注意关闭其他应用程序，以确保测试结果准确可靠。 iqooneo6se跑分的影响因素iqooneo6se跑分受多种因素影响，如处理器架构、制造工艺、CPU主频、内存带宽等。 同样的处理器，在不同的手机品牌和型号中，由于其他硬件和软件的差异，其跑分也会有所不同。 因此，在选择手机时，不能仅仅看重处理器跑分，还需要综合考虑其他因素，如摄像头、电池、屏幕等。

这么多年性能测试，发现了七个测试系统的性能和可恢复性的技巧

性能测试多年经验揭示了七个关键技巧，以提高系统的性能和可恢复性。 这些技巧在DevOps模式下尤其重要，因为它们有助于在问题爆发前就找出潜在问题。 性能和可恢复性是用户体验的核心，但常常在软件发布前被忽视。 由于软件迭代开发，每次添加新代码都会影响性能，潜在的逻辑错误可能导致系统不稳定。 性能问题通常源于长时间的累积，而非单一代码更改。 有效的实践包括：1）基准测试中，每次只更改一个变量，以便明确对比和量化影响。 2）持续监控内存、CPU、磁盘和网络使用，以量化性能和资源分配。 3）每次测试至少运行三次，确保结果的可信度。 4）追求3%以下的测试结果差异，体现可重复性和稳定性。 5）负载测试至少持续半小时，以验证长时间负载下的系统表现。 6）证明负载结果的可持续性，至少可达两个小时。 7）确保强大的自动化能力，以节省时间和资源。 通过这些技巧，你可以更高效地测试系统的性能和可恢复性，提前发现并解决问题，提升用户体验。 在设计测试时，要有目的性，以获取有意义的结果，从而在软件发布前避免重大性能问题的出现。

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps

本文旨在探讨和分析点云地图中动态障碍物去除的基准。 在2019年末，作者参与了一个教育平台的无人驾驶小车项目，发现点云地图中存在动态物体的干扰。 初步尝试了与NDT SLAM直接结合的方式去除动态障碍物，但由于技术稚嫩和工程问题，最终仍需人工干预。 直至2023年初，作者加入KTH后，再次面临自动去除Leica动态点云的需求。 在团队成员的共同努力下，基于此需求，完成了对动态障碍物去除方案的调研和输出，最终形成了本文的基准测试。 文章通过对比现有方案，提出了改进方法，旨在提供更有效的动态障碍物去除策略。 基准测试包含四个方案：Removert、ERASOR、原octomap和改进后的octomap。 通过对比各方案的优缺点，文章深入探讨了方案在实际应用中的表现。 改进方案在原始octomap的基础上加入了噪音去除和地面分割，通过分析每个voxel被占据的概率，实现了更精准的动静态区分。 值得注意的是，改进后的octomap方案是唯一不需要先验原始地图的方案，因此具备实时建图的能力，直接输出干净的地图。 这为后续应用提供了便利。 实验部分引入了新的数据集，并采用点级评估指标，避免了对ground truth的处理，确保评估结果的准确性。 通过可视化和定量分析，文章对比了各方案在定性和定量上的表现，指出改进后的octomap方案在大部分情况下表现出色。 结论部分强调了基准测试的意义，不仅对现有方案进行了总结和分析，还提出了一种改进方法，旨在提升动态障碍物去除的效率和精度。 此外，文章还提供了一个完整的动态去除pipeline与简单NDT SLAM集成的解决方案，使得用户仅需记录雷达数据即可使用。 文章强调了开源代码和数据集共享的重要性，鼓励社区成员参与讨论和贡献。 在后续研究中，还将继续探索和优化动态障碍物去除策略，以满足更广泛的应用需求。

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