所以我有一个UIAlertController，其中添加了一个UITextField作为输入，但出于某种原因，文本字段似乎比预期的要小得多。知道为什么吗？这是截图这是代码UIAlertController*alert=[UIAlertControlleralertControllerWithTitle:@"Thisistitle"message:@"Thisismessage"preferredStyle:UIAlertControllerStyleAlert];[alertaddTextFieldWithConfigurationHandler:^(UITextField*_Nonn
我不认为它特定于该框架，而是TOMSMorphingLabel非常明显:我看到我的iPhone5上的动画非常慢(我的iPhone7+上没有问题)，然后我尝试了网站上的示例:这些动画按预期顺利运行。这可能是什么原因？后台没有其他操作在运行，这可能与build设置、32位架构或类似的东西有关？ 最佳答案 TOMSMorphingLabel在我的iPhone5s、iPhone6和iPhone7中以预期速度工作，甚至在的模拟器中也是如此>iPhone5。我没有发现框架有任何问题。由于您的设备内存不足或处理能力低，速度可能会很慢。请尝试在5秒
我正在测试在Java和C#的32核服务器上生成许多运行相同功能的线程。我使用1000次函数迭代运行应用程序，该函数使用线程池在1、2、4、8、16或32个线程中进行批处理。在1、2、4、8和16个并发线程时，Java的速度至少是C#的两倍。然而，随着线程数量的增加，差距逐渐缩小，32个线程后，C#的平均运行时间几乎相同，但Java偶尔需要2000毫秒(而两种语言通常都运行大约400毫秒)。Java开始变得更糟，每个线程迭代所花费的时间出现大量峰值。编辑这是WindowsServer2008EDIT2我已经更改了下面的代码以显示使用ExecutorService线程池。我也安装了Java
与在本地运行相比，我有一个计算在Dask/Distributedworker中运行得慢得多。我可以在不进行任何I/O的情况下重现它，因此我可以排除它与传输数据有关。以下代码是一个最小的复制示例:importtimeimportpandasaspdimportnumpyasnpfromdask.distributedimportClient,LocalClusterdefgen_data(N=5000000):"""Dummydatagenerator"""df=pd.DataFrame(index=range(N))forcinrange(10):df[str(c)]=np.rando
我在一夜之间训练了一个keras模型，得到了75%的准确率，我现在对此很满意。它有60,000个样本，每个样本的序列长度为700，词汇量为30。每个epoch在我的gpu上大约需要10分钟。所以这是60,000/600秒，大约是每秒100个样本，并且必须包括反向传播。所以我保存了我的hdf5文件并再次加载它。#Model:model=Sequential()model.add(LSTM(128,input_shape=(X.shape[1],X.shap[2]),return_sequences=True))model.add(Dropout(0.25))model.add(LSTM(
我写了一个简单的斐波那契测试程序来比较node.js和python的性能。原来python花了5s完成计算，而node.js以200ms结束为什么python在这种情况下表现如此糟糕？pythonimporttimebeg=time.clock()deffib(n):ifnNode.jsvarbeg=newDate().getTime();functionfib(n){if(n 最佳答案 像这样设置人为的基准并获得足够有用的结果来对速度做出笼统的陈述是不可能的；基准测试极其复杂，在某些情况下，运行时甚至可以完全排除部分基准测试，因为
我试图理解为什么会这样。我正在调用命令以在Ubuntu服务器12.04上重新启动网络。快速执行当我使用以下三种方式之一调用命令时，执行大约需要0.1秒:直接在终端使用os.system的python脚本使用subprocess.call的python脚本终端session:root@ubuntu:~#time/etc/init.d/networkingrestart*Running/etc/init.d/networkingrestart*Reconfiguringnetworkinterfaces...real0m0.105sroot@ubuntu:~#timepython-c"im
我注意到在DataFrame上使用len比在底层numpy数组上使用len快得多。我不明白为什么。通过shape访问相同的信息也没有任何帮助。当我尝试获取列数和行数时，这更相关。我一直在争论使用哪种方法。我整理了以下实验，很明显我将在数据帧上使用len。但是有人可以解释为什么吗？fromtimeitimporttimeitimportpandasaspdimportnumpyasnpns=np.power(10,np.arange(6))results=pd.DataFrame(columns=ns,index=pd.MultiIndex.from_product([['len','l
我有一个Excel电子表格，我需要每天将其导入SQLServer。该电子表格将包含大约50列的大约250,000行。我已经使用几乎相同的代码使用openpyxl和xlrd进行了测试。这是我正在使用的代码(减去调试语句):importxlrdimportopenpyxldefUseXlrd(file_name):workbook=xlrd.open_workbook(file_name,on_demand=True)worksheet=workbook.sheet_by_index(0)first_row=[]forcolinrange(worksheet.ncols):first_ro
我正在比较numpy与matlab的性能，在一些情况下我观察到numpy明显更慢(索引、对数组的简单操作，例如绝对值、乘法、求和等)。让我们看一下下面的例子，它有点引人注目，涉及函数digitize(我打算用它来同步时间戳):importnumpyasnpimporttimescale=np.arange(1,1e+6+1)y=np.arange(1,1e+6+1,10)t1=time.time()ind=np.digitize(scale,y)t2=time.time()print'Timepassedis%2.2fseconds'%(t2-t1)结果是:Timepassedis55
