我反复使用这个SELECT查询来读取代表IPv4地址的无符号整数，并将它们呈现为人类可读的点状四元字符串。SELECTCONCAT_WS('.',FLOOR(ip/POW(256,3)),MOD(FLOOR(ip/POW(256,2)),256),MOD(FLOOR(ip/256),256),MOD(ip,256))FROMips;使用我的测试数据，执行此查询需要3.6秒。我以为creatingacustomstoredfunction对于int->string转换将允许更容易阅读查询并允许重用，所以我做了这个:CREATEFUNCTIONIntToIp(valueINTUNSIGNE
我一直在玩弄Android位图，发现PNG压缩比最高质量的JPEG压缩需要更多的时间。更多。在我的设备上，相对于1而言，它可能大约长达10秒。AFAIK，PNG基本上是用deflate压缩的过滤像素字符串。好吧，为每个字符串找到最佳过滤器可能是一项耗时的任务，但可能会在速度和压缩效率之间建立折衷。它不应该比JPEG慢。这是怎么回事？也许情况正好相反。Android上是否有一些超快速的JPEG实现？更新:我真的只是做类似的事情mBitmap.compress(CompressFormat.JPEG,100,stream);和mBitmap.compress(CompressFormat.
我被告知我的库比它应该的要慢，解析特定文件(文本文件，大小326kb)的速度太慢了30多倍。用户建议可能是我正在使用std::ifstream(大概是代替FILE)。我不想盲目地重写，所以我想我先在这里检查一下，因为我的猜测是瓶颈在其他地方。我正在逐字阅读，所以我使用的唯一函数是get()、peek()和tellg()/seekg().更新:我进行了分析，得到了confusing输出-gprof似乎并不认为它花了这么长时间。我重写了程序，首先将整个文件读入缓冲区，它的速度提高了大约100倍。我认为问题可能是tellg()/seekg()花了很长时间，但gprof可能由于某种原因无法看到
使用下面的程序，我尝试测试使用std::ofstream写入磁盘的速度。我在编写1GiB文件时达到了大约300MiB/s。但是，使用cp命令进行简单的文件复制至少快两倍。我的程序是否达到了硬件限制或可以更快？#include#include#includecharpayload[1000*1000];//1MBvoidtest(intMB){//Configurebuffercharbuffer[32*1000];std::ofstreamof("test.file");of.rdbuf()->pubsetbuf(buffer,sizeof(buffer));autostart_tim
我在Mac上使用Tkinter开发了一个python应用程序。它涉及表格和Canvas图纸。在Mac上，它看起来很棒。然而，在我的戴尔笔记本电脑(4K显示屏，比我的Mac更强大)上，Tkinterui显得非常像素化，并且某些元素的位置略有不同。这个问题是什么，我可以做些什么来更好地在戴尔Windows10或其他平台上渲染Tkinter？这是UI相同部分的屏幕截图(显示表单和Canvas绘图)...Windows(坏)Mac(正常) 最佳答案 仅在OSX中为TkinterCanvas对象启用抗锯齿。您可以获得aggDraw库:http
有人可以解释为什么下面的琐碎代码(欧几里得算法的实现以找到最大公分母)比Ruby中的等效代码慢大约3倍？iter_gcd.py的内容:fromsysimportargv,stderrdefgcd(m,n):ifn>m:m,n=n,mwhilen!=0:rem=m%nm=nn=remreturnm#inPython3codethereisxrangereplacedwithrangefunctiondefmain(a1,a2):comp=0forjinxrange(a1,1,-1):foriinxrange(1,a2):comp+=gcd(i,j)print(comp)if__name_
我有265个CSV文件，总记录(行)超过400万条，需要在所有CSV文件中进行搜索和替换。我在下面有一段PowerShell代码可以执行此操作，但执行该操作需要17分钟:ForEach($fileinGet-ChildItemC:\temp\csv\*.csv){$content=Get-Content-path$file$content|foreach{$_-replace$SearchStr,$ReplaceStr}|Set-Content$file}现在我有以下Python代码，它执行相同的操作，但执行时间不到1分钟:importos,fnmatchdeffindReplace(
我发现创建类比实例化类要慢得多。>>>fromtimeitimportTimerasT>>>defcalc(n):...returnT("classHaha(object):pass").timeit(n)>>>>calc(9000)15.947055101394653>>>calc(9000)17.39099097251892>>>calc(9000)18.824054956436157>>>calc(9000)20.33335590362549是的，创建9000个类需要16秒，并且在随后的调用中变得更慢。还有这个:>>>T("type('Haha',b,d)","b=(object
在我的mongo数据库中，我有一个5GB的集合，一个10MB的集合，还有几个没有上限的集合。没有封顶的文件包含超过20个小文档。经过长时间(4h)压力测试(仅写入5GB上限集合)，我的数据库使用18GB。这就是我的db.stats所说的(以MB为单位的值):data-db:PRIMARY>db.stats(1024*1024){"db":"data","collections":9,"objects":8723395,"avgObjSize":208.8405255064112,"dataSize":1737,"storageSize":5130,"numExtents":12,"in
在我的mongo数据库中，我有一个5GB的集合，一个10MB的集合，还有几个没有上限的集合。没有封顶的文件包含超过20个小文档。经过长时间(4h)压力测试(仅写入5GB上限集合)，我的数据库使用18GB。这就是我的db.stats所说的(以MB为单位的值):data-db:PRIMARY>db.stats(1024*1024){"db":"data","collections":9,"objects":8723395,"avgObjSize":208.8405255064112,"dataSize":1737,"storageSize":5130,"numExtents":12,"in
