Considera i seguenti due frammenti, con parentesi graffe: switch (var) { case FOO: { x = x + 1; break; } case BAR: { y = y + 1; break; } } Senza parentesi graffe: switch (var) { case FOO: x = x + 1; break; case BAR: y = …
Stavo cercando di risolvere questo esercizio da www.spoj.com: FCTRL - Factorial Non devi davvero leggerlo, fallo solo se sei curioso :) Per prima cosa l'ho implementato in C ++ (ecco la mia soluzione): #include <iostream> using namespace std; int main() { unsigned int num_of_inputs; unsigned int fact_num; unsigned int num_of_trailing_zeros; …
Suppongo di concentrarmi su x86, ma generalmente sono interessato al passaggio da 32 a 64 bit. Logicamente, posso vedere che costanti e puntatori, in alcuni casi, saranno più grandi, quindi è probabile che i programmi siano più grandi. E il desiderio di allocare la memoria sui confini delle parole per …
Stavo leggendo "The C ++ Programming Language" di Stroustrup, dove dice che tra due modi per aggiungere qualcosa a una variabile x = x + a; e x += a; Preferisce +=perché molto probabilmente è meglio implementato. Penso che voglia dire che funziona anche più velocemente. Ma lo è davvero? …
Intro: scrivo codice ad alte prestazioni in C #. Sì, so che C ++ mi darebbe una migliore ottimizzazione, ma scelgo comunque di usare C #. Non desidero discutere questa scelta. Piuttosto, mi piacerebbe sentire chi, come me, sta cercando di scrivere codice ad alte prestazioni su .NET Framework. Domande: …
Sto per riscrivere del codice piuttosto vecchio usando il BULK INSERTcomando di SQL Server perché lo schema è cambiato e mi è venuto in mente che forse avrei dovuto pensare di passare a una stored procedure con un TVP, ma mi chiedo quale effetto potrebbe avere sulle prestazioni. Alcune informazioni …
L'uso della insertfunzione di un elenco è molto più lento del raggiungimento dello stesso effetto con l'assegnazione delle sezioni: > python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a.insert(0,0)" 100000 loops, best of 5: 19.2 usec per loop > python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a[0:0]=[0]" 100000 loops, best of …
Ho una lezione come questa: struct event_counts { uint64_t counts[MAX_COUNTERS]; event_counts() : counts{} {} // more stuff }; Di solito, per impostazione predefinita, voglio inizializzare (zero) l' countsarray come mostrato. In posizioni selezionate identificate dalla profilazione, tuttavia, vorrei sopprimere l'inizializzazione dell'array, perché so che l'array sta per essere sovrascritto, ma …
Ho scritto del codice Scala per eseguire un'operazione saggia su una collezione. Qui ho definito due metodi che svolgono la stessa attività. Un metodo utilizza zipe l'altro utilizza zipped. def ES (arr :Array[Double], arr1 :Array[Double]) :Array[Double] = arr.zip(arr1).map(x => x._1 + x._2) def ES1(arr :Array[Double], arr1 :Array[Double]) :Array[Double] = (arr,arr1).zipped.map((x,y) …
Quindi originariamente avevo questo codice: import java.util.*; public class sandbox { public static void main(String[] args) { HashSet<Integer> hashSet = new HashSet<>(); for (int i = 0; i < 100_000; i++) { hashSet.add(i); } long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100_000; i++) { for (Integer …
Ho 2 colonne di numeri interi delimitati da tabulazioni, il primo dei quali è un numero intero casuale, il secondo un numero intero che identifica il gruppo, che può essere generato da questo programma. ( generate_groups.cc) #include <cstdlib> #include <iostream> #include <ctime> int main(int argc, char* argv[]) { int num_values …
In teoria, la previsione dovrebbe essere costante in quanto i pesi hanno una dimensione fissa. Come posso ripristinare la velocità dopo la compilazione (senza la necessità di rimuovere l'ottimizzatore)? Vedi esperimento associato: https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiments/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?flush_cache=true
Ho cercato di ottenere una stima del tempo di previsione del mio modello di keras e ho realizzato qualcosa di strano. Oltre ad essere abbastanza veloce normalmente, ogni tanto il modello ha bisogno di molto tempo per elaborare una previsione. E non solo, quei tempi aumentano anche più a lungo …
Sto realizzando un progetto in cui ho bisogno che tutte le chiamate API richiedano meno di 1, ma sto affrontando un problema con la prima chiamata per ogni percorso che è più lento di quelli seguenti. Attualmente la prima chiamata a / login richiede 3.6s e le successive prendono 170ms …
Stavo lavorando su una semplice classe che si estende dicte mi sono reso conto che la ricerca e l'uso dei tasti picklesono molto lenti. Ho pensato che fosse un problema con la mia classe, quindi ho fatto alcuni banali benchmark: (venv) marco@buzz:~/sources/python-frozendict/test$ python --version Python 3.9.0a0 (venv) marco@buzz:~/sources/python-frozendict/test$ sudo pyperf …
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