我正在编写一个服务器应用程序，它一次从多个来源获取数据并将其存储在它的内部数据库中(目前是一个std::set)。我刚刚查看了Microsoft的ConcRTPPL数据结构，想知道它们的效率与在std::unordered_set上使用细粒度互斥体相比如何。例如，两个代码片段之间是否存在很大的性能差异:voidStdWithMutex(void){std::ofstreamoutFile("Test.tmp");std::lock_guardlockGuard(m_mutex);//Iteratethroughthedataandwriteittoafile://m_setDatais
我知道memmove和memcpy的区别在于memmove处理内存重叠情况。我检查了libgcc中的实现并得到了这篇文章[memcpyperformance]来自英特尔网站。在libgcc中，memmove类似于memcpy，都是一个字节一个字节地走，所以即使经过优化，性能应该也差不多。有人测过这个得到这篇文章memcopy,memmove,andSpeedoverSafety.即使我不认为memmove可以比memcpy更快，但至少在Intel平台上应该没有太大区别。那么在什么平台上以及如何，memcpy可以比memmove快得多，如果没有，为什么要提供两个类似的函数而不是仅仅mem
我正在开发一款游戏，我使用(SFML)C++作为核心，使用Lua作为Actor脚本。但是，我遇到了一些性能问题，我不确定哪里出了问题。我创建了一个测试程序来显示我遇到的问题。基本上，有时当我从C++调用Lua函数时，返回时间比平时长得多。我需要我的游戏以60fps的速度运行，大部分时间都可以，但偶尔一个或多个函数调用会比平时花费更长的时间。我的第一个想法是它是内存管理器，但关闭它似乎并没有消除尖峰。我知道有几款游戏使用Lua，我想这对他们来说不是问题。人们建议使用LuaJIT可以解决这个问题，所以我下载并设置了LuaJIT(使用lua5.1)。我的平均时间有了显着改善，但尖峰仍然一如既
我正在尝试在QPainter(在OpenGL小部件中)中以60fps的速度显示视频我遇到一个问题，有时绘图花费的时间太长，并且在使用QPainter时会发生下一个重绘事件-这会生成警告和随机崩溃。几个问题:是否有一种“Qt方式”可以有效地互锁重绘调用，因为大概QPainter知道它正在被使用-或者我只是使用我的平台互斥支持？有没有比只调用repaint()的计时器更好的方式来绘制高帧率(当然也需要锁定到VSync)？ 最佳答案 尝试使用update()而不是repaint()。Thisfunctiondoesnotcauseanim
对于前端的性能优化，优化手段其实是非常多的，但是不能盲目的进行优化，一定要先分析出项目的性能瓶颈，否则只会做无用功。那么如何才能更好的分析出项目的瓶颈呢？其实最关键的就是要分析页面的整个加载过程，找出有问题的地方再进行优化。使用谷歌浏览器自带的Performance工具可以帮我们解决这个问题，下面通过一个例子来进行分析优化！在优化之前，我们先要了解一些知识，比如浏览器的渲染帧、Performance工具的使用，这样才有助于更好地理解优化的过程！浏览器的渲染帧对于渲染，我们首先需要了解一个概念：设备刷新率。设备刷新率是设备屏幕渲染的频率，通俗一点就是，把屏幕当作墙，设备刷新率就是多久重新粉刷一次
今天我们将深入探讨C++中的多线程编程，揭示多线程如何解锁性能潜力，提高程序的并发性能。什么是多线程？在计算机科学中，多线程是指一个进程（程序的执行实例）中的多个线程同时执行。每个线程都是程序中独立的控制流，可以执行独立的任务。相比于单线程，多线程能够更有效地利用计算机的多核处理器，提高程序的执行效率。C++标准库提供了丰富的多线程支持，通过 头文件，我们可以轻松创建和管理多线程。创建线程，让我们通过一个简单的例子来了解如何在C++中创建线程：#include//线程执行的函数voidprintHello(){std::cout在这个例子中，我们通过std::thread类创建了一个新的线程，
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:C++string::findcomplexity最近我注意到函数std::string::find比函数std::strstr慢一个数量级-在我的GCC4.7环境中在Linux上。性能差异取决于字符串的长度和硬件架构。差异的原因似乎很简单:std::string::find基本上在循环中调用std::memcmp-具有时间复杂度O(m*n)。相比之下，std::strstr针对硬件架构进行了高度优化(例如使用SSE指令)并使用更复杂的字符串匹配算法(显然是Knuth-Morris-Pratt)。我也很惊讶没
我将要为实时应用程序编写一个算法，其中涉及一些高维NLP(非线性规划)。在实现之前，我需要对我的算法进行计时，看看它是否适用于实时应用，因此我使用Matlab的内置fmincons作为基准。经验表明，matlab算法往往比C++算法慢很多，所以我想估计在这种特殊情况下我可以期待什么样的性能提升？因为我的工作大多与实时应用相关，所以我很少使用NLP(非线性编程)，所以我问了我的同事，他们推荐我尝试ipopt作为开始，我在它的网站上搜索了一下，没有基准那里反对Matlab，也没有太多关于他们算法细节的话题(至少在Matlab中，不难检查他们算法的细节)，所以我基本上对准确性/鲁棒性/最优性
我正在使用c++、c#和java实现Floyd–Warshall算法。在每种语言中，我在测试结果后都使用顺序和并行实现:(消耗时间仅针对主要功能和读取文件，变量的Inti和...未测量。)在这里下载源SourceCodesC++IDE:Netbeans编译器:MinGW-4.8.1连续时间:9.333000平行时间:2.539000为Pralel使用OpenMpifNumOfThreads=1thenisSequentialelseisParallel变量#definen1000/*Thennumberofnodes*/doubledist[n][n];voidfloyd_warsha
我们正处于portingourcodebase的过程中转到Eigen3.3(所有32字节对齐问题都是一项艰巨的任务)。然而，有几个地方的性能似乎受到了严重影响，这与预期相反(鉴于对FMA和AVX的额外支持，我期待一些加速......)。这些包括特征值分解和matrix*matrix.transpose()*vector产品。我已经编写了两个最小的工作示例来进行演示。所有测试都在最新的ArchLinux系统上运行，使用IntelCorei7-4930KCPU(3.40GHz)，并使用g++版本6.2.1编译。1。特征值分解:使用Eigen3.3.0进行简单的自伴随特征值分解所需的时间是使
