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java-CPU资源和时钟周期：System.out.println或递增标志

为了调试我们的Android代码,我们放置了System.out.println(string),它将让我们知道函数被调用了多少次.另一个方法是在每个函数调用之后放置一个标记并继续增加它.然后最后通过System.out.println(…)打印标志的最终值. (实际上在我的应用程序中,该函数将被调用数千次) 我的问题是：

JavaScript的性能不一致(V8)

我有以下JavaScript,在一组分数中执行Tournament selection. // Benchmark Tests benchmark( 1e2 ); benchmark( 1e3 ); benchmark( 1e4 ); benchmark( 1e6 ); benchmark( 1e4, 50, 20 ); // Selection Function function tournamentSelection( population, size, probability )

首页> C#>我的班级使用多少内存实例-务实的答案

>构造函数调用后,下一个类的实例有多大？ 我想这通常可以写成size = nx c,其中x = 4在x86中,在x64中x = 8. n =？ c =？> .NET中是否有一些方法可以返回此数字？ 类节点{    byte [] [] a;    int [] b;    列表<节点> C;    公共Node()    {        a =新字节

为什么在Expression.Call上编译的lambda编译比应该做的委托慢一些？

为什么在Expression.Call上编译的lambda构建比应该执行相同操作的委托慢一些？以及如何避免呢？ 解释BenchmarkDotNet结果. 我们正在比较CallBuildedReal和CallLambda；其他两个CallBuilded和CallLambdaConst是CallLambda的“子表单”,并显示相等的数字.但是与CallBuildedReal的区别是很

c – boost :: thread数据结构大小在荒谬的一面？

编译器：linux上的clang x86-64. 已经有一段时间了,因为我编写了任何复杂的低级系统代码,并且我对系统原语(windows和pthreads / posix)进行了编程.所以,#s和out的内容已经从我的记忆中消失了.我目前正在使用boost :: asio和boost :: thread. 为了模拟异步函数执行器的同步RPC(具有多

c – 访问未初始化的值是否会导致性能下降？

我正在优化矩阵数值热点. 目前,我正在阻止和loop unrolling提高性能.但是,我故意避免剥掉边界.相反,我让阻塞步骤溢出,当然,算法然后触及未初始化的值. 然而,矩阵被慷慨地预先分配以应对溢出,所以我实际上并不是非法访问内存位置. 剥皮有几个原因： >懒惰 >由于剥离边框的局部性非常

java – 字符串连接的性能如何？

以下情况：我有很多日志语句,只有在调试模式下才能被执行. 我有两个选项来实现这个： 一个 public void log(String message){ if(debug) doLog(message); } 还有很多这样的陈述： log(something.toString() + "somelogmessage"); 乙 public void log(message){ doLog(messa

c – 有比地图更好的选择吗？

好吧,我正在制作一个c程序,它经历了很长的符号流,我需要存储信息以便进一步分析,在流中出现一定长度的符号序列.例如,在二进制流中 100110010101 我有一个长度为6的序列,如下所示： > 100110从位置0开始 > 001100从位置1开始> 011001从位置2开始>等 我需要存储的是所有位置的向量,在

java – 可以优化数组访问吗？

也许我被我的探查员(Netbeans)误导了,但我看到了一些奇怪的行为,希望也许有人可以帮助我理解它. 我正在开发一个应用程序,它大量使用相当大的哈希表(键是long,值是对象).内置java哈希表(特别是HashMap)的性能非常差,在尝试了一些替代方案 – Trove,Fastutils,Colt,Carrot之后 –

PHP：检查变量是否为字符串类型并且不是空字符串？

我需要检查传递的变量是否是字符串的类型,并且它不是空的.我有以下功能： function isNonEmptyStr($var) { if(isset($var)) { if(is_string($var)) { if(strlen($var) > 0) { return true; } } } return fals

加速Python中的双循环

有没有办法加快从上一次迭代更新其值的双循环？ 在代码中： def calc(N, m): x = 1.0 y = 2.0 container = np.zeros((N, 2)) for i in range(N): for j in range(m): x=np.random.gamma(3,1.0/(y*y+4)) y=np.random.normal(1.0/(x+1),1.0/sqrt