我正在尝试使用OpenGL渲染3个四边形(1个背景图，2个Sprite)。我有以下代码:voidGLRenderer::onDrawObjects(longp_dt){float_log_last_time=ELAPSED_MS;fprintf(stdout,"--startingdraw:%.4f,dTime:%.4f\n",ELAPSED_MS,ELAPSED_MS-_log_last_time);glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT|GL_DEPTH_BUFFER_BIT);for(std::vector::iteratoritr=m_displayList.b
我只是一个新手，我写了一个小脚本来生成一个tsvtxt文件。代码是$("x")+"`t"+("y")+"`t"+$("z")|Add-ContentC:\temp\DCO.txt$i=0$ts=Get-Datewhile($i-le1000000){$x="N/A"$y="N/A"$z="N/A"($x)+"`t"+($y)+"`t"+($z)|Add-ContentC:\temp\DCO.txt$i++}$tf=Get-Date花了很多时间。如果有一些其他优化的方法来编写大小约为50mb或可能更大的tsv文件。谢谢 最佳答案 我会
有没有办法准确确定当前或所有进程的CPU缓存(L1、L2等)中当前驻留的值、内存地址和/或其他信息？我已经做了很多阅读，其中展示了如何优化程序以更有效地利用CPU缓存。但是，我正在寻找一种方法来真正确定某些方法是否有效。底线:是否有可能100%确定什么进入和不进入CPU缓存。搜索此主题会返回几个关于如何确定缓存大小的结果，但不会返回内容。编辑:澄清下面的一些评论:由于软件无疑会改变缓存，CPU制造商是否有提供此功能的工具/硬件诊断系统(内置)？ 最佳答案 如果不使用专用硬件，您无法直接检查CPU缓存中的内容。运行任何软件来检查CPU
我们有一个遗留的Delphi7应用程序，它启动Windows碎片整理和屏幕键盘应用程序，如下所示://DefragmentationapplicationShellExecute(0,'open',PChar('C:\Windows\System32\dfrg.msc'),nil,nil,SW_SHOWNORMAL);//On-screenkeyboardShellExecute(0,'open',PChar('C:\Windows\System32\osk.exe'),nil,nil,SW_SHOWNORMAL);两者都在WindowsXP上工作，但在Windows10上失败。我发现
我制作了一个批处理文件游戏，它可以运行，但它不稳定且丑陋。我已经了解线程，但我不想在我的第一个版本中实现它。我希望在我开始用这个游戏做更高级的事情之前降低优化。我的问题是:我可以对这款游戏进行哪些优化，使其1.不会断断续续2.显示效果不会那么烦人。欢迎任何有关如何使其更快更清晰或占用更少内存的想法或评论，但是，请不要发布以下答案:“不要使用批处理”“重写(在此处插入语言)”“用vb执行此部分-script”等...因为它们没有帮助，也没有回答问题。欢迎任何和所有非批量仇恨的批评。代码如下:@setlocalenableextensionsenabledelayedexpansion@e
我从事一个项目，我们维护自己的堆栈爬虫(出于各种原因)。我们需要能够以一定的可靠性抓取堆栈。目前我们遇到了一个问题，函数尾部调用了我们感兴趣的函数，并且我们的堆栈跟踪跳过了调试构建(/Od)中会出现的帧。我们已经禁用了帧指针优化和内联(/Oy-和/Ob0)，因此我们可以获得更好的堆栈跟踪，但我们仍然希望能够启用一些优化(/O1)以使代码更快。但是，尾调用仍然会干扰我们的堆栈跟踪。是否有任何标志或设置可以在MSVC中禁用此优化？gcc有-f(no-)optimize-sibling-calls，涵盖了这一点。 最佳答案 不，您可以将尾
有问题的代码在早期版本的Windows上或多或少地以完全相同的配置工作，但是，还不知道它是否可以在Windows7上运行!这就是我现在需要解决的问题。简而言之，一些C代码在启动Java程序之前执行一些配置和安全检查，传递一些在Java中几乎不可能轻松完成的数据。反过来，Java在适当的时间启动相同的C代码，然后它自己启动一个不同的Java程序。第二个程序启动需要完全独立，(想想nohup)因此是第二个启动。现在发生的事情是C程序以普通方式启动Java程序，但是当Java尝试启动C程序时，它会出现如下错误:/cygdrive/c/opt/ST/v3.3/bin/ST.exe:errorw
文章目录前言一、ChatGPT训练原理二、采样和微调阶段三、采样和训练奖励模型阶段三、采样和训练奖励模型阶段总结前言ChatGPT发展到目前，其实网上已经有大量资料了，博主做个收口，会出一个ChatGPT探索系列的文章，帮助大家深入了解ChatGPT的。整个系列文章会按照一下目标来完成：理解ChatGPT的背景和应用领域；学习GPT模型系列的发展历程和原理；探究ChatGPT的训练、优化和应用方法；分析ChatGPT在各领域的实际案例；讨论人工智能伦理问题及ChatGPT的责任；思考ChatGPT的未来发展趋势和挑战。本次ChatGPT探索系列之一的主题是探究ChatGPT的训练、优化和应用方
0.导语chatGPT是最近OpenAI基于GPT-3.5开发的聊天AI，因为功能十分强大，最近非常火爆。我上手简单体验了一番，总体来说达到了惊艳的层次，尤其是能够按照你的描述，写一些代码例子，而且附带通俗易懂的解释。所以我萌生了一个想法，完全使用QA的形式，由我引导让chatGPT写一篇Android的技术文章。过程中，chatGPT偶有犯错的例子，但是你只要直接指出"Error"，他就能修正，不过这也提醒我们还是不能完全依赖它。为了避免一些翻译错误，所以本文使用英语提问和解答，用词都很简单，我英语水平很差也能看懂。1.OnLowMemoryQ:Canyouintroduce‘onLowMe
我目前正在尝试搜索硬盘中的所有文件。我将在窗口7上搜索大量文档。这意味着使用大量文件I/O...我在想我应该使用多线程或异步I/O。你怎么看？ 最佳答案 如果您以正确的方式考虑它，这很适合工作流水线:线程1使用目录列表来检索和获取目录列表。线程2使用目录列表并将其他目录分派(dispatch)回线程1，同时将文件转发到线程3。同时，线程3有一个简单的工作:一次从文件中获取N页数据，并将它们转发给线程4，线程4在内存页面中搜索匹配项。因为应用程序主要受IO限制，所以您可以轻松地在线程3中投入一些CPU来优化请求的并发性和优先级，以尝试
