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我使用这样的模式创建表: CREATE TABLE wordIndex(id integer primary key, word varchar(128), offset integer, length integer); CREATE INDEX word_idx on wordIndex(word); 现在表大约有450,000行记录。当我在ipod4上使用下面的LIKE语句时,性能
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我在JavaScript中发现了一个有趣的异常现象。它集中在我通过预计算sin(X)和cos(X)并简单地引用预计算值来加速三角变换计算的尝试。 直观地说,预计算比每次计算Math.sin()和Math.cos()函数要快。尤其是如果您的应用程序设计将仅使用一组有限的值作为trig函数的参数(在我的例子中,区间为[0°,360°)中的整数度,这对我的目的来说已经足够了)。 所以,我运行
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在谈到多线程时,线程似乎经常被视为平等--与主线程相同,但在它旁边运行。 然而,在一些新的处理器上,如Apple "M" series和即将推出的英特尔Alder Lake系列,并非所有线程都具有同等的性能,因为这些芯片具有单独的高性能内核和高效率、较慢的内核。 这并不是说现在还没有超线程之类的东西,但这似乎具有更大的性能影响。 有没有办法查询std::thread的属性并强制执
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我正在使用spring-kafka并使用Kafka主题中的批量记录,并提交偏移量AbstractMessageListenerContainer.AckMode.BATCH。 在我的例子中,处理批处理记录需要时间(大约20秒),而使用者线程等待批处理过程完成,然后再次执行轮询(在这次轮询时提交偏移量)。在本例中,我将List记录分配给一个线程(名称:ProcessThread),该线程将处理所有
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我编写了以下函数来使用所谓的Cramér's V估计多项式变量的成对相关性。为此,我使用了vcd包,但据我所知,没有任何现有函数可以从矩阵或类似于cor的data.frame创建V的对称相关矩阵。 该函数为: require(vcd) get.V
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我是在C++中长大的,我总是意识到什么算法适合什么。因此,当我注意到移动电话上的应用程序开始运行缓慢时,我立即开始查看数据结构及其表示方式。 我注意到一个非常奇怪的效应Array.includes比Set.has快一个数量级。尽管Set.has更有可能针对查找进行优化:这是使用集合的全部思想。 我的初始化代码是(此代码超出了测试时间): function shuffle(a) {
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我注意到,当我使用用户定义的对象(覆盖__hash__方法)作为我在Python中的词典的关键字时,查找时间至少增加了5倍。 即使我使用非常基本的散列方法,如下面的示例: 也会观察到这种行为: class A: def __init__(self, a): self.a = a def __hash__(self): return hash
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例如,在调试时,我经常有一个允许我重置当前场景的输入。但是,我不经常使用它,所以可能没有必要检查更新()中的每一帧? 我知道InvokeRepeating()。但是,如果我要检查GetButtonDown(),我是否需要在调用所调用方法的确切框架上按下按钮? 推荐答案 每一帧调用输入法都不是很慢。但是您可以每隔x秒检查一次输入,并将结果存储在某个类变量中,然后使用该变量进行输入检
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我有想要在列表中显示的产品单元格,我用过LazyColumn,但性能很差,我找不到它为什么这么慢。然后我将LazyColumn切换为Column,所有的突然滚动都非常流畅 LazyColumn版本: LazyColumn() { items(cartItems, key = {it.cartItem.id}) { cartItemData -> CartItem
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我有一个由500万条记录组成的数据帧。我正在尝试使用下面的代码来处理它,方法是利用Python中的DaskDataFrame import dask.dataframe as dd dask_df = dd.read_csv(fullPath) ............ for index , row
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我的结果是这样的 我需要获得每个骑师的最新比赛(首先获得比赛的最大日期,然后是最大比赛次数)。结果应该如下所示: 注:数据库非常大。查询速度应该非常快。 推荐答案 当您说“最大比赛数”时,是指最近一场比赛的编号(最近日期的比赛),还是指最大的比赛编号? 假设您指的是前者,并为您的桌子编造了名称‘race’: SELECT Race.* FROM
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我正在尝试构建一个基础结构,用于按需快速运行回归,从包含我们的Web服务器上所有历史活动的数据库中提取Apache请求。为了通过确保我们仍然递减来自较小客户端的请求来提高覆盖率,我希望通过为每个客户端检索至多n个(对于这个问题,假设10个)请求来确保请求的分布。 我在这里找到了许多类似问题的答案,其中最接近的似乎是SQL query to return top N rows per ID acr
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我一直希望从我的代码中获得更多的性能;最近,在浏览this Python wiki page时,我发现了这样的说法: 多重分配比单独分配慢。例如,x,y=a,b";比";x=a;y=b";慢。 好奇,我(在Python2.7上)测试了它: $ python -m timeit "x, y = 1.2, -1.4" 10000000 loops, best
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我做了一个矩阵类,我想实现一个换位方法: template void Matrix::Transpose() { // for square matrices if(this->Width() == this->Height()) { for(std::size_t y = 1; y Height(); +
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编辑:我已经编辑了实际数字,并将其替换为伪装,因为我被告知共享性能数据违反NetSuite的TOS。 我正在使用RESTlet将我们的记账系统与NetSuite集成在一起,总体来说,它运行得很好,只有一个明显的例外:性能。我已经了解到,从性能角度来看,nlip iLoadRecord是撒旦自己的孩子,所以我尽可能避免使用它,更倾向于使用搜索API,现在我的Read RESTlet非常快。然而
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我正在进行一个项目,该项目将计算正弦波作为控制回路的输入。 正弦波的频率为280赫兹,控制回路每30微秒运行一次,Arm Cortex-M7的所有内容都用C语言编写。 目前我们只是在做: double time; void control_loop() { time += 30e-6; double sine = sin(2 * M_PI * 280 * time
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我希望简要解释一下我的汇编时序循环是如何在Nucleo-H723ZG板上指示它是在单个CPU时钟周期内执行的。所使用的两条指令,一条SUB和一条BNE,在循环分支时消耗三个时钟周期,因此有一些神奇之处!我正在使用GPIO BSRR切换LED,需要使用275M的计时循环计数才能实现大约每秒一次的闪烁。 推荐答案 对于皮质M0、M3和M4,循环计数包含在技术参考手册(eg Cortex M
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在二维平面上,有一个以(0,0)为中心、半径为𝑅𝑜的大圆。它包围了∼100左右的较小的圆,这些圆随机分布在父圆上,否则相对于原点的半径和位置是已知的。(一些较小的子圆可能部分或全部位于较大的子圆内。) 整个平面被均匀地网格化为像素,边是水平的和垂直的(沿坐标轴)。像素的大小是固定的,并且是先验已知的,但在其他方面比父圆的大小小得多;整个父圆大约有1000个特殊像素。我们得到了所有这些特殊
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我刚刚读了this post,不知道我们是否可以得出结论,无论代码在嵌套循环中做什么,小循环中的大循环必须总是比大循环中的小循环运行得更快?举个例子。 int m, n; m = 1000000; n = 10; 代码段A for (int i = 0; i
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在学习汇编时,我意识到我应该将频繁访问的数据放在寄存器中,而不是内存中,因为内存要慢得多。 问题是,既然指令首先是从内存中获取的,那么CPU如何能比内存运行得更快呢?CPU通常会花费大量时间等待来自内存的指令吗? 编辑: 要运行程序,我们需要将其编译为包含机器代码的文件。然后,我们将该文件加载到内存中,并运行一条又一条指令。CPU需要知道要运行什么指令,然后从内存中获取该信息。我问的不是操
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