我正在查看iOS9.2Safari和我们的网络服务器之间的网络流量，我发现我们所有的响应都是GZIP压缩的，但系数为1.00x。所以我们没有节省任何带宽，这就是重点。有人知道这里会发生什么吗？我忽略了什么吗？或者可能配置错误？在任何桌面浏览器上，内容至少以5倍完美压缩。谢谢!帕斯卡。 最佳答案 其实这是对SafariWebinspector的一种误解。您可以在这里找到答案:http://forums.tumult.com/t/turning-on-compression-enabling-gzip-on-your-server-to
当我使用FabricBeta(由Twitter创建)安装Beta版本时，我想弄清楚为什么我的应用程序文件大小如此之大。当存档构建并检查应用程序大小时，我发现它大约为194MB，但是，当我构建并安装用于在设备上调试的应用程序时，占用的存储空间约为85MB。当我通过FabricBeta安装应用程序时，该应用程序在设备上的大小约为194MB。谁能解释一下这是怎么回事。Fabric是否存在未优化构建的问题？ 最佳答案 老问题，但我认为很快就值得澄清:1条评论说:Mostlikelytheipaforuploadinghasarm6andar
在iOS9之前，我们的IPA大小大约为6MB。通过Xcode7归档和导出我们的IPA后，我们的IPA增加到大约17MB。经过进一步调查，我们发现在导出设置中启用“Bitcode”选项是导致大文件大小跳跃的原因。我的问题是:如果启用此选项，商店中的IPA大小是否为17MB？或者Apple是否对bundle做了一些处理，使其大小与以前大致相同(6MB)。目前关于Bitcode的信息不多，我想在提交到商店之前得到通知。6MB和17MB的差异足以引起关注。 最佳答案 位码是编译程序的中间表示。启用它会增加开发人员前端的构建(ipa)大小。i
与模拟器相比，我有一种方法在设备(iPhone3G)中运行的测试速度非常慢。虽然模拟器可以在1秒内处理大约100次该方法的执行，但设备在一秒钟内只能运行4次思考该方法。是什么让它这么慢？代码:注意:该方法根据两个日期(事件的开始日期和结束日期)计算一个人类友好的字符串。-(void)calculateDiaDeInicioYFinTexto{NSLog(@"inicio");NSAutoreleasePool*localPool=[[NSAutoreleasePoolalloc]init];NSMutableString*auxString=[NSMutableStringstring
更具体地说，我用javaNIO编写了一个服务器，它运行良好，经过一些测试我发现由于某种原因，平均调用SocketChannels写入方法需要1毫秒，读取方法另一方面平均需要0.22毫秒。现在一开始我在想在Socket上设置发送/接收缓冲区值可能会有一点帮助，但在考虑之后，所有的消息都很短(几个字节)，我大约每2秒发送一条消息在单个连接上。发送和接收缓冲区的大小都超过1024字节，所以这不是真正的问题，我确实有几千个客户端同时连接。现在我对此有点不知所措，这正常吗？如果正常，为什么？ 最佳答案 我会先使用Wireshark来消除变量。
我有一个大的JSON数组需要保存到Realm，问题是这个操作持续大约45秒而且太长了。我尝试像这样为JSON数组中的每个元素同时运行保存操作:forelementinjsonArray{//jsonArrayhasabout25elementsDispatchQueue.global(qos:.userInitiated).async{letrealm=try!Realm()letsavedObject=realm.objects(MyObject.self).filter("name=='\(element.name)'")forsubElementinelement{//eleme
我写了一个测试来测试两件事:缓冲区数组的大小是否会影响其性能，即使您不使用整个缓冲区也是如此数组和ArrayList的相对性能我对结果感到有点惊讶盒装数组(即Integer与int)并不比原始版本慢多少底层数组的大小并不重要ArrayLists比相应的数组慢两倍以上。问题为什么是ArrayList这么慢？我的基准测试写得好吗？换句话说，我的结果准确吗？结果0%Scenario{vm=java,trial=0,benchmark=SmallArray}34.57ns;?=0.79ns@10trials17%Scenario{vm=java,trial=0,benchmark=SmallB
背景信息我最近为我的类(class)交了一份关于算法和数据结构的作业。任务是实现一个解决方案来找到maximum-subarray随机生成的数组。我们被要求同时实现蛮力算法和递归分而治之算法。然后我们被要求分析运行时间，以查看在何种问题规模下蛮力算法会比递归解决方案更快。这是通过测量两种算法的运行时间(使用System.nanoTime()测量)来增加问题规模来完成的。然而，确定这一点比我预期的要复杂一些。好奇心如果我开始运行问题大小为5000的两种算法超过10次，则递归算法的运行时间从一次运行到下一次下降大约10倍(从~1800µS执行，到~200µS执行)并且它在其余迭代中保持更快
我正在尝试将我的Python/Numpy代码转换为Cython代码以达到加速目的。然而，Cython比Python/Numpy代码慢得多(3-4倍)。我是否正确使用了Cython？我是否在我的Cython代码中正确地将参数传递给myc_rb_etc()？当我调用集成功能时怎么办？预先感谢您的帮助。这是我的Python/Numpy代码:frompylabimport*importpylabasplfromnumpyimport*importnumpyasnpfromscipyimportintegratedefmyc_rb_e2f(y,t,k,d):M=y[0]E=y[1]CD=y[2]
我们有一个使用mask=[13220192]的矢量numpyget_pos_neg_bitwise函数以及我们希望使用numba加速的(500e3,4)的df.shape。fromnumbaimportjitimportnumpyasnpfromtimeimporttimedefget_pos_neg_bitwise(df,mask):"""In[1]:printmask[13220192]In[1]:printdf[[11629741][0136135171]...,[02453073]]"""check=(np.bitwise_and(mask,df[:,1:])==mask).a
