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我正在开发一款应用程序,其中有一项要求是不让用户使用电源按钮锁定屏幕或关闭Android设备,因此我必须禁用电源按钮并覆盖电源按钮功能,我也在互联网上搜索了很多次,但什么也找不到。我已经使用了这两段代码,但它仍然不适用于我。 @Override public boolean dispatchKeyEvent(KeyEvent event) { if
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我有两个非常大的向量,我需要用一个分隔符连接起来,以形成唯一的ID。例如: set.seed(1) vec1
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我想知道以下内容有什么不同: binding = DataBindingUtil.inflate(inflater, R.layout.drawer_item_primary, parent, false); vs binding = DrawerItemPrimaryBinding.inflate(inflater, parent, false); 是否有性能差异? 每种应
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我在使用MS SQL Server 2008时遇到问题: 当我使用硬编码字符串作为参数执行查询时,我的查询运行得很快,但当我使用字符串参数时,查询花费的时间更长! 常量字符串查询花费1秒,而另一个花费11秒。 代码如下: 常量字符串(1秒): SELECT * FROM VIEWCONTENTS WHERE COUNTRY = 'ZA'
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我正在使用Oracle数据库11.2。 我有一个场景,我经常发出FLASHBACK DATABASE。 似乎一个FLASHBACK DATABASE周期会重新启动数据库实例,这大约需要花费几分钟的时间。我的设置时间为7秒。 数据库很小(约1 GB表空间),所有文件都应位于I/O缓存/缓冲区中。 因此,我认为瓶颈不是基于I/O的。 我正在寻找调整建议以节省用户时间和/或执行闪回的CPU时
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我的程序正在处理传入的字符串(来自Telnet、HTTP等),我必须使用Delphi XE2将这些字符串写入文本文件以用于日志记录。 有时程序可能会崩溃,而我需要确保剩余的字符串不会丢失,因此我打开/关闭了每个传入字符串的文件,结果出现了一些性能问题。例如,下面的代码需要8秒才能完成。 我的代码包含在下面,有什么方法可以提高性能吗? (对于下面的测试,只需创建一个具有Button :
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我必须对相对较小的整数进行大量的运算(加法),我开始考虑哪种数据类型在64位计算机上性能最好。 我确信,将4uint16加在一起将花费与uint64相同的时间,因为ALU只使用1uint64加法器就可以进行4uint16加法。(进位传播意味着这对于单个64位加法器来说不是那么容易工作,但这就是整数SIMD指令的工作方式。) 显然不是这样的: In [3]: data = np.ran
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我正在进行一个项目,在该项目中我将文件系统用作某种数据库。我每天执行一个批处理作业,该作业将写入数万个小文件,然后从这些文件中读取。 这些文件完全可以放入机器的RAM中,但仍有几十GB。 所以各种问题: 单个大型读取比许多相同大小的小型读取更快还是更慢? 我是否可以先用我的语言将所有文件写入内存中的FS,然后再以一批写入磁盘,从而提高性能? 同样的问题也适用于阅读。将整个文件
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在Julia中使用SymPy转换表达式的字符串,我注意到原生Julia函数fast_fct的实现与从字符串生成的SymPy函数slow_fct之间的性能差异约为3500倍。有没有一种方法可以加快SymPy函数的运行速度,或者是否有一种不同的、更快的方法来实现相同的速度? 请为string_to_function函数How to lambdify a list of strings with
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我正在处理一个球体的空间搜索案例,我想在其中找到连接的球体。为此,我在每个球体周围搜索中心与搜索球体中心的距离为(最大球体直径)的球体。一开始,我尝试使用Scipy相关方法,但与等价NumPy方法相比,Scipy方法耗时更长。对于Scipy算法,首先确定K-近邻球体的个数,然后再用cKDTree.query查找,这样会耗费较多的时间。然而,即使通过省略带有常量值的第一步(在这种情况下省略第一步是不
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我已经创建了一个具有这样的刷新完成的实例化视图,并且运行良好: CREATE MATERIALIZED VIEW VM4 Build immediate refresh complete on commit AS select C.codecomp, count(c.numpolice) as NbContrat, SUM(c.montant) as
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最近几周我一直在编写一个C#代码,我经常调试它。 VS 2019运行正常,但当我尝试调试代码时,它突然变得非常慢和滞后。 我检查了我机器上的所有资源。所有内容看起来都与以前一样,并且足够可用。 我甚至用其他代码检查了相同的IDE。所有的运行和调试速度都和以前一样快。 我还将我的IDE更新到了最新版本(截至2021年2月底,当前版本为16.8.5)。 有没有人有过VS2019同样的体验
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时间复杂性和运行时间的区别是什么?它们是相同的吗? 推荐答案 运行时间是程序运行所需的时间。时间复杂性是对输入大小趋于无穷大时运行时间的渐近行为的描述。 您可以说运行时间“是”O(n^2)或其他任何东西,因为这是描述复杂类和大O符号的惯用方式。事实上,运行时间不是一个复杂的类,它要么是一个持续时间,要么是一个给你持续时间的函数。“为O(n^2)”是该函数的一个数学性质,而不是它的
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我在Excel中有一个表,它经常使用OFFSET来获取相对于另一列的列。这是允许我动态调整表大小所必需的。 例如,在MyTable的单元格D5中,我有一个如下公式-其中D$2是表格的第一行 =INDEX( OFFSET( D$2, 0, (- OffsetDistance ), ROWS(
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我呈现了一个从0到6的212行x64列的整数df(Final_Df),作为(无注释的)带注释的热图。我使用fig.write_html()中的一个文件在我的浏览器(Microsoft EDGE)中执行此操作。最终的热图在我的浏览器中呈现得非常慢,以至于我收到“页面未响应”警告,任何放大/缩小图形的操作也都非常慢。考虑到df不是那么大,这很令人惊讶。 有谁能建议为什么会出现这种情况,以及如何加
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我在DATA_SENSOR中有一个包含106个时序的列表。每个Tibble都有两列,分别包含日期和温度。 另一方面,我在DATE_ADMIN中有一个包含106个日期的列表,其中包含我希望时间序列以Tibble结束的日期。 代码运行正常,但使用嵌套的for循环会花费太多时间,因为平均行数接近每个Tibble的10000行。 library(tidyverse) library(dp
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如果我有这个类: class MyClass{ short a; short b; short c; }; 我让下面的代码对上面的内容执行计算: std::vector vec; // for(auto x : vec){ sum = vec.a * (3 + vec.b) / vec.c; } 我知道CPU只从L1缓存加载它所
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当我在我的Ryzen 9 3900X上运行这个小汇编程序时: _start: xor rax, rax xor rcx, rcx loop0: add rax, 1 mov rdx, rax and rdx, 1 add rcx,
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我必须在Pyspark中的滑动窗口内执行聚合。特别是,我必须执行以下操作: 一次考虑100天的数据 组按ID的给定列 取聚合的最后一个值 求和并返回结果 这些任务必须在滑动窗口中使用.rangeBetween(-100 days, 0) 进行计算 我可以很容易地通过构造一个Pandas UDF来实现这个结果,该UDF接受Pyspark DF的一些列作为输入,将它们转换为Pan
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最近,对于一个正在工作的项目,我最近为同时呈现的多个列表组件实现了延迟加载,这导致了性能问题。然而,今天我在Reaction Docs上发现了一个名为List Virtualization的东西。 我当前使用的包: https://www.npmjs.com/package/react-lazyload 官方文档推荐的列表虚拟化包之一:https://github.com/bvaugh
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