本例是利用C#中的性能计数器（PerformanceCounter）监控网络的状态。并能够直观的展现出来 涉及到的知识点： PerformanceCounter，表示 Windows NT 性能计数器组件。NextValue() 即获取计数器样本并为其返回计算所得值。PerformanceCounterCategory 表示性能对象，它定义性能计数器的类别。通过这两个即可得到计数器的信息。 Chart 图表，VS自带的Chart图表，大大简化了对图表的开发。关于Chart，此前已有例子说明。 Queue 队列表示对象的先进先出集合。关于Queue此前已有例子说明。 TreeView 显示标记项

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项目开始帮助实现 跨常见 ML 瓶颈组件的性能可观察性和诊断 针对常见问题的可行建议 外部系统级分析工具的集成 与流行的可视化平台和分析管道集成 一个核心组件是 libkineto，它是一个分析库，特别关注低开销 GPU 时间线跟踪。 PyTorch Profiler TensorBoard 插件提供强大而直观的分析结果可视化，以及可操作的建议，是体验新 PyTorch Profiler 的最佳方式。

坚人 Kineto是一个PyTorch性能分析库和框架，致力于为生产工作负载提供低开销的全系统检测。 目前，它由libkineto组成，libkineto是与PyTorch集成的进程内分析库。 但是，未来将添加其他相关组件，例如基于达米安的部署和跟踪处理管道的基础架构。 什么是libkineto？ Libkineto是整个Kineto项目的组成部分，是一个进程内分析库，该库还提供了C ++ API。 请参考libkineto文件夹中的文件。 计划首次发布： libkineto，一个进程内库，提供CPU + GPU时间线跟踪功能。 允许PyTorch探查器控制时间线跟踪收集的API。 在Chrome浏览器中使用chrome：// tracing扩展程序进行可视化。 未来发展： Tensorboard集成 协作功能 基于守护程序的部署，用于更大的设置 分布式跟踪支持 跟踪处理和分析管

修复SQL性能计数器失败.reg

通过查阅网上的相关资料，以及通过自己的亲身实践，作者将Intel性能计数器介绍的非常完善，关键是提供的参考代码直接可以进行修改使用。

参考 https://blog.csdn.net/a497785609/article/details/83316165#9273731