数据集概述
本数据集记录DB12工具从Python2移植到Python3.9后的分数差异分析及解决方案。DB12用于评估CPU运行高能物理（HEP）应用的能力，移植后因语言优化导致基准分数（norm score）出现偏差，数据集包含针对该问题的分析工具、解决方案及运行指南，共3个文件。
文件详解
- 文件名称：DB12Analysis.ipynb
- 文件格式：IPYNB
- 字段映射介绍：Jupyter Notebook格式的分析工具，包含Python3移植后分数差异的评估方法、三种解决方案（统一常数、分处理器类型常数、线性回归）的对比及选择逻辑，支持用户执行分析流程。
- 文件名称：results.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包文件，推测包含DB12分数分析的结果数据，可能涉及Python2与Python3环境下的CPU基准分数对比、处理器类型（Intel/AMD）对应的校正常数等信息。
- 文件名称：resources.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包文件，推测包含运行分析所需的资源文件，如提交作业的脚本（submit.sh）、获取分数的脚本（getDB12Scores.py）、作业ID记录文件（jobIDs.csv）模板及DIRAC客户端相关配置文件等。
适用场景
- CPU性能评估工具适配：用于DB12工具从Python2到Python3的移植适配，解决语言版本升级导致的分数偏差问题。
- 高能物理应用CPU选型：通过校正后的DB12分数，准确评估不同CPU运行HEP应用的能力，支持科研机构的硬件选型。
- 处理器性能差异分析：对比Intel与AMD处理器在Python3环境下的DB12分数表现，分析处理器架构对高能物理应用的影响。
- 分析工具复用与扩展：基于Jupyter Notebook模板，扩展支持新Python版本或CPU型号的分数校正分析，更新src/db12/factors.json中的常数配置。
