Speed4j 技术文档
1. 安装指南
1.1 Maven 安装
Speed4j 可以通过 Maven Central 仓库进行安装。你可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.ecyrd.speed4j</groupId>
<artifactId>speed4j</artifactId>
<version>0.12</version>
</dependency>
1.2 Ivy 安装
如果你使用 Apache Ivy,可以在 ivy.xml 中添加以下依赖:
<dependency org="com.ecyrd.speed4j" name="speed4j" rev="0.12"/>
1.3 手动下载
你也可以直接从 Maven Central 下载 Speed4j 的 jar 文件:
http://repo2.maven.org/maven2/com/ecyrd/speed4j/speed4j/
2. 项目的使用说明
2.1 最简单的使用方式
Speed4j 提供了一个简单的 StopWatch 类,用于测量代码块的执行时间。以下是一个简单的示例:
public void myBusyMethod() {
StopWatch sw = new StopWatch();
// 执行繁忙的操作
sw.stop();
System.out.println(sw);
}
这段代码会打印出代码块的执行时间。
2.2 获取迭代次数
你还可以通过 StopWatch 获取代码块的迭代次数和每秒执行的次数:
public void myBusyMethod() {
StopWatch sw = new StopWatch();
int iterations = 1000;
for(int i = 0; i < iterations; i++) {
// 执行繁忙的操作
}
sw.stop();
System.out.println(sw.toString(iterations));
}
这段代码会打印出代码块的执行时间以及每秒执行的次数。
2.3 复杂示例
Speed4j 还可以与应用程序集成,自动记录性能数据。以下是一个复杂示例:
public void myBusyMethod2() {
StopWatch sw = myStopWatchFactory.getStopWatch();
try {
// 执行繁忙的操作
sw.stop("busyThing:success");
} finally {
sw.stop("busything:failure");
}
}
在这个示例中,myStopWatchFactory 是通过 StopWatchFactory.getInstance("loggingFactory") 初始化的。Speed4j 会从 speed4j.properties 文件中读取配置。
3. 项目API使用文档
3.1 StopWatch API
StopWatch 类提供了以下主要方法:
StopWatch(): 创建一个新的StopWatch实例。void stop(): 停止计时并记录时间。String toString(int iterations): 返回包含执行时间和每秒迭代次数的字符串。
3.2 StopWatchFactory API
StopWatchFactory 类提供了以下主要方法:
static StopWatchFactory getInstance(String factoryName): 获取指定名称的StopWatchFactory实例。StopWatch getStopWatch(): 获取一个新的StopWatch实例。
3.3 PeriodicalLog API
PeriodicalLog 类提供了以下主要方法:
void setName(String name): 设置日志名称。void setPeriod(String period): 设置统计收集的周期。void setJmx(String jmx): 设置 JMX 管理的标签。void setSlf4jLogname(String logname): 设置 SLF4J 日志名称。
4. 项目安装方式
4.1 通过 Maven 或 Ivy 安装
如前所述,Speed4j 可以通过 Maven 或 Ivy 进行安装。只需在项目的构建文件中添加相应的依赖即可。
4.2 手动安装
如果你不使用 Maven 或 Ivy,可以直接从 Maven Central 下载 Speed4j 的 jar 文件,并将其添加到项目的类路径中。
4.3 配置文件
Speed4j 的配置文件为 speed4j.properties,你需要在项目的类路径中提供该文件。以下是一个示例配置文件:
speed4j.loggingFactory=com.ecyrd.speed4j.log.Slf4jLog
speed4j.loggingFactory.slf4jLogname=com.example.mylog
这个配置文件定义了一个名为 loggingFactory 的日志工厂,使用 Slf4jLog 类进行日志记录。
通过以上步骤,你可以成功安装并使用 Speed4j 进行性能分析。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0197
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0125
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07