awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

3 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesHardware Resource Profiling

Tools for measuring actual hardware resource consumption and execution timing on target devices.

Distinct from Hardware-Constrained Profilers: Distinct from Hardware-Constrained Profilers: measures actual on-device resource usage and timing instead of using simulated constraints.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching testing & quality assurance · Hardware Resource Profiling. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Hardware Resource Profiling GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • chrismaltby/gb-studioالصورة الرمزية لـ chrismaltby

    chrismaltby/gb-studio

    9,315عرض على GitHub↗

    GB Studio هي بيئة تطوير متكاملة مرئية ومحرك ألعاب لإنشاء ألعاب 8-بت لأجهزة Game Boy. تعمل كمترجم ROM للأجهزة القديمة يقوم بتحويل المنطق الرسومي إلى لغة تجميع Z80 أصلية وصور ثنائية متوافقة مع الأجهزة المحمولة الأصلية والمحاكيات. يعمل المشروع كأداة بناء متعددة المنصات، حيث يولد كلاً من ROMs الأجهزة الأصلية وبنيات متوافقة مع الويب من مصدر مشروع واحد. يستخدم واجهة سحب وإفلات لمنطق اللعبة وتصميم المشاهد، مما يسمح بإنشاء آليات اللعبة ووضع الأصول دون كتابة كود آلة منخفض المستوى. تتضمن مجموعة الأدوات خط أنابيب لمعالجة الصور والصوت الخام إلى تنسيقات ولوحات ألوان خاصة بالأجهزة. كما توفر قدرات تحليل الأداء لتحليل إحصائيات التوقيت وسجلات التنفيذ لتحسين استجابة البرمجيات على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.

    Analyzes execution timing and resource consumption to optimize software responsiveness on limited 8-bit hardware.

    TypeScript
    عرض على GitHub↗9,315
  • tencent/gtالصورة الرمزية لـ Tencent

    Tencent/GT

    4,407عرض على GitHub↗

    GT هي أداة تصحيح أخطاء محمولة على الجهاز مصممة لالتقاط حزم الشبكة، وتحليل سجلات النظام، وتوصيف أداء العتاد مباشرة على الهاتف الذكي. توفر مجموعة محمولة من الأدوات المساعدة لتحديد أخطاء البرمجيات واختناقات المعالجة دون الحاجة إلى اتصال بجهاز كمبيوتر مضيف. يتميز المشروع بإطار عمل لتصحيح الأخطاء قائم على الإضافات يسمح بتطوير امتدادات وظيفية مخصصة لتنفيذ منطق تصحيح أخطاء خاص بالمشروع. كما يتيح ضبط المعلمات والحقن في الوقت الفعلي، مما يسمح بتعديل إعدادات التطبيق الداخلية أثناء التنفيذ لاختبار تكوينات مختلفة. تغطي الأداة العديد من مجالات المراقبة والتشخيص الأساسية، بما في ذلك توصيف أداء العتاد لمقاييس CPU، والذاكرة، والبطارية، ومعدل الإطارات. وتتضمن قدرات لاعتراض وتحليل حركة مرور الشبكة واتصالات API، بالإضافة إلى أدوات مساعدة لتجميع وتحليل سجلات أعطال التطبيق ومستوى النظام.

    Provides tools for measuring actual on-device hardware resource consumption and execution timing.

    Java
    عرض على GitHub↗4,407
  • facebookresearch/map-anythingالصورة الرمزية لـ facebookresearch

    facebookresearch/map-anything

    2,915عرض على GitHub↗

    Map-anything is a 3D scene reconstruction framework and neural geometry estimator designed to transform two-dimensional images into metric three-dimensional spatial representations using feed-forward neural networks. It provides a specialized toolkit for predicting camera intrinsics and ray directions from single images without requiring external geometric metadata. The project includes a 3D model benchmarking suite that utilizes a unified model wrapper to standardize outputs from diverse reconstruction models. This allows for consistent evaluation and accuracy measurement across various spat

    Tracks GPU memory consumption and inference speed across varying view counts for performance optimization.

    Python3d-reconstructionaicalibration
    عرض على GitHub↗2,915
  1. Home
  2. Testing & Quality Assurance
  3. Performance Testing and Analysis
  4. Performance Diagnostics
  5. Execution Profilers
  6. Hardware-Constrained Profilers
  7. Hardware Resource Profiling