给定以下代码:publicclassTest{staticint[]big=newint[10000];publicstaticvoidmain(String[]args){longtime;for(inti=0;i输出显示持续时间减少的趋势:171918167213165930165502164647165075203991705634575943193457594447645759526014789748325为什么getTimes中的相同代码在执行8次或更多次后，执行时间还不到三分之一？(编辑:不是每次都发生在第8次，而是从第5次到第10次) 最佳答案
我在使用WeakHashMap时遇到了一些麻烦。考虑这个示例代码:Listlist=newArrayList();Mapmap=newWeakHashMap();StringanObject=newString("string1");StringanOtherObject=newString("string2");map.put(anObject,Calendar.getInstance());map.put(anOtherObject,Calendar.getInstance());//InordertotestiftheweakHashMapworks,iremovetheSt
对于这个主题，HerbertSchildt写道:ItisimportanttounderstandthatitisnotpracticaltocompileanentireJavaprogramintoexecutablecodeallatonce,becauseJavaperformsvariousrun-timechecksthatcanbedoneonlyatruntime.他指的是什么运行时检查？请说明是逐段编译字节码的原因，而不是整个程序。 最佳答案 逐个编译它可能有几个原因(这是我想到的前两个):优化多次使用的代码，不需
我知道Microsoft.NET使用CLR作为JIT编译器，而Java有Hotspot。它们之间有什么区别？ 最佳答案 它们是非常不同的野兽。正如人们指出的那样，CLR在执行一段MSIL之前先编译为机器代码。除了典型的死代码消除和内联私有(private)优化之外，这还允许它利用目标机器的特定CPU架构(尽管我不确定它是否这样做)。这也会对每个类造成影响(尽管编译器相当快，而且许多平台库只是Win32API之上的一个薄层)。HotSpot虚拟机采用了不同的方法。它规定大部分代码很少执行，因此不值得花时间编译它。所有字节码都以解释模式
正如我们所知，一些JIT允许对对象初始化进行重新排序，例如，someRef=newSomeObject();可以分解为以下步骤:objRef=allocatespaceforSomeObject;//step1callconstructorofSomeObject;//step2someRef=objRef;//step3JIT编译器可能会重新排序如下:objRef=allocatespaceforSomeObject;//step1someRef=objRef;//step3callconstructorofSomeObject;//step2也就是说，step2和step3可以被J
根据我能收集到的关于.NET和Java执行环境的信息，目前情况如下:现代JavaVM能够执行连续的重新编译，结合分析可以产生巨大的性能改进。较旧的JVM使用JIT。本文中的更多信息:http://www.ibm.com/developerworks/library/j-jtp12214/特别是:Javatheoryandpractice:Dynamiccompilationandperformancemeasurement.NET使用JIT或NGEN生成native代码，但一旦生成native代码，就不会执行进一步的(运行时)优化。抛开基准测试并且无意升级圣战，这是否意味着JavaHo
我用python编写了一个语言分析器/解析器/编译器，稍后应该在LLVMJIT-VM(使用llvm-py)中运行。前两个步骤现在非常简单，但是(即使我还没有开始编译任务)我看到一个问题，当我的代码想要调用Python代码(通常)，或者与Python词法分析器交互时/parser/compiler(特别是)分别。我主要担心的是，代码应该能够在运行时将额外代码动态加载到VM中，因此它必须从VM内部触发Python中的整个词法分析器/解析器/编译器链。首先:这是否可能，或者虚拟机启动后是否“不可更改”？如果是，我目前看到3种可能的解决方案(我愿意接受其他建议)“突破”虚拟机并使其可以直接调用
什么时候应该使用@vectorize？我尝试了@jit并显示了下面的那部分代码，fromnumbaimportjit@jitdefkma(g,temp):k=np.exp(-(g+np.abs(g))/(2*temp))returnk但我的代码没有加速算法。为什么？ 最佳答案 @vectorize用于编写可以一次将一个元素(标量)应用于数组的表达式。@jit装饰器更通用，可以处理任何类型的计算。文档中有对其他好处的详细讨论:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/vectorize
我最近偶然发现了numba并考虑用更优雅的autojittedpython代码替换一些自制的C扩展。不幸的是，当我尝试第一个快速基准测试时，我并不高兴。在这里，numba似乎并没有比普通的python好多少，尽管我本以为会有接近C的性能:fromnumbaimportjit,autojit,uint,doubleimportnumpyasnpimportimpimportlogginglogging.getLogger('numba.codegen.debug').setLevel(logging.INFO)defsum_accum(accmap,a):res=np.zeros(np.
Closed.ThisquestiondoesnotmeetStackOverflowguidelines。它当前不接受答案。想要改善这个问题吗？更新问题，以便将其作为on-topic用于堆栈溢出。5年前关闭。Improvethisquestion我的问题是在匹配/替换文本时，是否有任何正则表达式引擎可以在正则表达式模式解析期间进行即时编译并使用？或者在哪里可以学习i386或x64体系结构的JIT？为什么我需要它最近，我将tryingtobenchmarkPython’sbuilt-inregexengine与具有大约10MB数据的普通C代码进行了比较。我发现，对于直接替换(例如ab到
