计算资源性能评估数据集ComputationalResourcePerformanceEvaluationDataset-jiahaoynu
数据来源：互联网公开数据
标签：计算性能, 资源监控, CPU架构, 内存管理, 机器学习, 数据分析, 实验评估, 性能测试
数据概述：
该数据集包含来自实验环境的计算资源性能数据，记录了不同配置下计算任务的执行情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定实验的快照数据。
地理范围：数据来源于特定的实验环境，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个关键性能指标，如：
memory：内存大小（单位未指定）。
CPUNum：CPU核心数量。
CPUArch：CPU架构类型（如AMD）。
environment：实验环境参数。
bound：资源限制参数。
memFreq：内存频率（单位未指定）。
real：实际运行时间（单位未指定）。
user：用户态运行时间（单位未指定）。
数据格式：包含CSV和XLSX两种格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于实验环境的性能测试，经过了预处理和整理。
该数据集适合用于计算性能评估、资源管理策略研究以及机器学习模型训练等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机系统结构、操作系统、性能分析等领域的学术研究，如不同CPU架构的性能对比、内存配置对计算任务的影响等。
行业应用：可为云计算、高性能计算（HPC）等行业提供数据支持，尤其在资源调度、性能优化、服务器选型等方面。
决策支持：支持IT部门进行服务器配置决策、优化资源分配，提升计算资源的利用率。
教育和培训：作为计算机系统、性能评估等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解计算资源与性能之间的关系。
此数据集特别适合用于探索计算资源配置与性能表现之间的关系，帮助用户优化计算环境，提升计算效率。
