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本申请提供一种静态时序分析方法、装置及电子设备，应用于计算机技术领域，该方法在获取多个工艺角之后，基于每一个工艺角对目标电路模块进行静态时序分析，得到目标电路模块在每一个工艺角下的时序违例路径以及时序违例路径对应的时序裕量值，分别确定每一条时序违例路径对应的最差时序裕量值，并基于最差时序裕量值在多个工艺角中确定工艺角子集，且工艺角子集的工艺角数量小于多个工艺角的总数量，本方法可以对所需工艺角进行精简，减少最终用于电路设计的工艺角数量，降低时序分析过程中的计算资源消耗并显著缩短时序验证周期，有助于提高设计迭代效率。

本申请提供一种网络异常诊断方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据目标设备的异常监控数据，查询诊断决策图谱，确定目标设备对应的至少一个候选症状节点；根据各候选症状节点采集各候选症状节点对应的假设的验证数据集合，并根据各候选症状节点对应的假设的验证数据集合以及预先创建的流量阈值映射表，执行对应的逻辑校验，确定各候选症状节点对应的假设的校验结果；根据各候选症状节点对应的假设的校验结果，确定目标设备的网络异常根因。本方法基于诊断决策图谱执行启发式根因查询，将诊断过程由依赖人工转换为机器可执行的确定性搜索空间，实现了自动化的逻辑推理，不仅能够确定更深层次的网络异常原因，同时还提高了异常判定的效率。

本申请提供了一种热点函数处理方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：通过对程序性能分析数据中的调用栈信息进行定向裁剪与特征提取，进而构建得到包含函数名称、层级及采样次数的嵌套列表。随后根据预设的排序策略，结合函数层级与采样次数对函数进行排序，从而识别出程序中的热点函数。通过结构化处理调用栈数据，本申请有效解决了传统火焰图中热点函数采样分散、难以聚合的问题。同时通过引入层级权重机制，能够突出显示处于关键调用路径上的函数，更快速、准确地定位性能瓶颈，显著提升了性能分析的效率与准确性。