这个问题在这里已经有了答案:DoestheorderofLINQfunctionsmatter?(7个答案)关闭5年前。我试图了解在像这样的Where子句之前使用OrderBy子句是否会影响性能:Listnames=newList{//...};varns=names.OrderBy(n=>n).Where(n=>n.Length==5);或者编译器会重新安排指令以便Where子句在OrderBy子句之前执行？
假设我们要创建许多字节数组类型的小对象。大小各不相同，但总是低于1024字节，比如780,256,953....如果我们始终只分配bytes[1024]，并且只使用需要的空间，是否会随着时间的推移提高operatornew或GC效率？UPD:这是短暂的生命对象，为解析二进制协议(protocol)消息而创建。UPD:在这两种情况下，对象的数量是相同的，只是分配的大小发生了变化(随机vs.总是1024)。在C++中，由于碎片化和C++的新性能，这很重要。但是在C#中.... 最佳答案 Willitimproveoperatornewo
从一个非常大的集合中获取前10条记录并使用自定义OrderBy的好方法是什么？如果我使用LINQtoObjectsOrderBy方法，它会很慢并且会占用大量内存，因为它会使用新顺序创建一个全新的集合。我想要一个带有下面签名的新方法，它不会重新排序整个集合并且速度非常快:publicstaticIEnumerableOrderByTop(IEnumerablesource,FunckeySelector,IComparercomparer,inttopCount)我尝试编写它，但它变得非常复杂，我认为使用Aggregate或其他东西可能有更简单的方法。任何帮助将不胜感激。
我正在尝试在我的程序中实现一个括号(使用C#/.NETMVC)，但我一直在尝试找出一些算法。例如，我有一个这样的括号，其中包含8个条目(A、B、C、D、E、F、G、H)我想弄清楚是否有一种算法方法可以根据条目数，找出条目数每轮比赛根据条目数，对于具体游戏#，是什么下一个对应的游戏#圆？例如，在这种情况下，对于8个条目，示例是:第一轮有4场比赛。第二轮，2场比赛。第3轮，1场比赛第1轮的第2场比赛对应第2轮的第5场比赛。我也考虑过将这些信息存储在一个表中，但它似乎有点过分了，因为它永远不会改变，但无论如何它就在这里:任何帮助将不胜感激!干杯，院长 最佳答案
我有一个嵌套的for循环。我用Parallel.For()替换了第一个For，计算速度提高了。我的问题是关于用Parallel.For()替换第二个for(内部)。会提高速度吗？或者没有区别？还是会变慢？编辑:由于内核不是无限的(通常有2到8个内核)，因此内部循环是并行运行的。因此，如果我用Parallel.For()更改内部for，它会再次并行运行。但我不确定它如何改变性能和速度。 最佳答案 来自“太细粒度，太粗粒度”小节，“反模式”部分在"Patternsofparallelprogramming"通过.NETparallelc
我有一个十进制数(我们称之为目标)和一个由其他十进制数组成的数组(我们称之为数组元素)，我需要找到所有组合来自元素的总和为目标的数字。我更喜欢C#(.Net2.0)中的解决方案，但不管怎样，最好的算法都可能获胜。您的方法签名可能类似于:publicdecimal[][]Solve(decimalgoal,decimal[]elements) 最佳答案 有趣的答案。感谢您对维基百科的指点-虽然很有趣-他们实际上并没有解决我正在寻找完全匹配的问题-更多的是会计/账簿平衡问题，而不是传统的装箱/背包问题。我一直很感兴趣地关注堆栈溢出的发展
机器学习（一）回归算法1.什么是回归算法2.线性回归、最大似然估计及二乘法线性回归似然函数θ\thetaθ的求解过程最小二乘法的参数最优求解3.目标函数(loss/costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2-norm)和LASSO(L1-norm)比较ElasitcNet5.模型效果判断6.梯度下降算法梯度方向批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD)BGD和SGD算法比较梯度下降法线性回归总结补充知识局部加权回归-损失函数局部加权回归-权重值设置Logistic回归Logistic回归及似然函数最大似然/极大似然函数的随机梯度极大似然估计与Logistic回归损
Louvain算法原始论文为：《Fastunfoldingofcommunitiesinlargenetworks》。所以又被称为Fastunfolding算法。Louvain算法是一种基于模块度的社区发现算法。其基本思想是网络中节点尝试遍历所有邻居的社区标签，并选择最大化模块度增量的社区标签。在最大化模块度之后，每个社区看成一个新的节点，重复直到模块度不再增大。首先复习下模块度：这里引入了权重方便扩展到有权图，但其实对于无权图，可以看做所有边权重为1，这时候就等于用节点的度计算，用度理解一样。算法详述：模块度优化阶段：每个节点将自己作为自己社区标签。每个节点遍历自己的所有邻居节点，尝试将自己
大纲引言一、高斯金字塔二、高斯差分金字塔三、特征点处理1.阈值化2.非极大值抑制3.二阶泰勒修正4.低对比度去除5.边缘效应去除四、特征点描述子1.确定特征点区域方向2.特征点区域描述子总结参考：引言 SIFT算法是为了解决图片的匹配问题，想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征，从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观：人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现特征匹配了。于是问题就演变成了以下几个子问题：应该选取什么样的点作为特征点呢？：人眼对图像中的高频区域更加的敏感，由此我
我有点理解了整个延迟执行的概念，但下面的内容让我感到困惑......在包含大约1000行的DataTable上，我调用了AsEnumerable()。然后我选择返回到强类型类(1)的IEnumerable中的实体...这是我感到困惑的地方:我在集合上执行foreach循环；使用一堆Where()调用(2)从集合中的单个项目中选择东西......而且速度非常慢。DataTable.AsEnumerable().Select(r=>newObjectRepresentation{...});item.Where(i=>i.SomeEnum==SomeEnum.Something)...但是
