我正在编写一个脚本，它会通过我的服务器将一个文件从一个网址流式传输到用户。在当前状态下它可以工作，但速度非常慢。相关代码如下:/*Bytespersecond*/define('TRANSFER_CAP',1048576);/*Hardpart...streamthefiletotheuser*/header('Content-Description:FileTransfer');header('Content-Disposition:attachment;filename='.$filename);header('Content-Transfer-Encoding:binary');
我试图找出4亿以下素数的数量，但即使只有4000万，我的代码也需要8秒才能运行。我做错了什么？我该怎么做才能让它更快？#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vectork;vectorc;for(inti=2;iarr;for(inti=0;i 最佳答案 我在下面分析了您的代码以及一个简单的调整。调整速度是原来的两倍多:autostart=std::chrono::high_resolution_clock::now();//originalversionvector
我有:#include#includevoidf(){printf("foo\n");}intmain(){printf("%d%d%d\n",std::is_same::value,std::is_function::value,std::is_function::value);(*&f)();return0;}产生001foo在g++4.6.1和4.7.0上。谁能给我解释一下？ 最佳答案 重要的是要注意decltype有两个含义:它可以用来找到一个实体的声明类型(因此它的名字)，或者它可以用来检查一个表达式。我在这里松散地使用实
我正在开发一个C++程序，它应该从网络摄像头流中检测人脸，而不是使用人脸界标裁剪它们并交换它们。我使用OpenCV和Viola-Jones人脸检测对人脸检测进行了编程。工作正常。比我搜索如何从ROI中分割面孔。我尝试了一些皮肤检测实现，但没有一个成功。比我发现dlib面部地标。我决定试一试。刚开始我遇到了问题，因为我必须将cv::Mat转换为cv_image，将Rect转换为rectangle等。所以我尝试只使用dlib来完成。我只是使用cv::VideoCapture获取流，而不是我想显示使用dlibimage_window捕获的内容。但问题是它真的很慢。下面是使用过的代码。注释行是
我是Qt编程的新手。我必须做一些需要很长时间的计算。我使用一个编辑框和两个名为“开始”和“停止”的按钮。编辑框用于初始化。开始按钮开始计算。当计算正在进行时，我必须能够随时停止计算。但是当我通过单击开始按钮开始计算时。正如预期的那样，在计算完成之前我无法单击窗口上的任何组件。我想在执行计算时正常使用窗口上的组件(尤其是停止按钮)。但是我不擅长线程，我正在寻找一种更简单的方法。有什么简单的解决办法吗？ 最佳答案 有几个选项。1。子类QRunnable子类QRunnable并使用QThreadPool在单独的线程中运行它。要与UI通信，
我的C++小函数需要计算一个简单的超时值。CalcTimeout(constmystructst){return(st.x+100)*st.y+200;}数字100和200稍后阅读代码时会造成混淆，因此我想为它们使用#define。但是这些定义只是这个函数需要的，我可以在函数内部定义它们吗？这种方式的优点是:这是非常本地化的值(value)观，没有其他人需要知道它靠近它的使用位置，意图很明确，它没有其他用途，它们就像局部变量(除了它们不是)缺点可能是定义局部变量/常量之类的东西的方式相当粗糙，但它显然不是局部的。除此之外，在C++函数中使用#define会很奇怪吗？大多数时候我们在文件
我想使用Eigen求解器求解线性代数方程Ax=b。在我的例子中，A是一个复杂的稀疏矩阵(26410*26410)，b是一个实vector(26410*1)。我在MATLAB中使用mex文件将稀疏矩阵A和vectorb映射到Eigen可接受的格式。我使用Eigen求解器的原因是希望它比直接在MATLAB中使用x=A\b求解更快。然而，在尝试了LDLT、SparseLU、CG和BiCGSTAB之后，我发现结果并不是很令人满意:LDLT需要1.462秒，norm(A*x-b)/norm(b)=331；SparseLU用1.5193e-4耗时37.994s；BiCGSTAB以4.5977e
这是我用来在3d场景中获取鼠标位置的代码:voidGetOGLPos(intx,inty,GLdouble&pX,GLdouble&pY,GLdouble&pZ){GLintviewport[4];GLdoublemodelview[16];GLdoubleprojection[16];GLfloatwinX,winY,winZ;glGetDoublev(GL_MODELVIEW_MATRIX,modelview);glGetDoublev(GL_PROJECTION_MATRIX,projection);glGetIntegerv(GL_VIEWPORT,viewport);winX
最近我找到了一个很好的例子来说明为什么C风格的转换很糟糕。我们从实现多个COM接口(interface)的以下类开始(为简洁起见，我有两个，但在现实生活中可能有十个):classCMyClassInitial:publicIInterface1,publicIInterface2{//declarationsomitted};HRESULTCMyClassInitial::QueryInterface(REFIIDiid,void**ppv){if(ppv==0){returnE_POINTER;}*ppv=0;if(iid==__uuidof(IUnknown)||iid==__uu
我正在使用boost属性树来加载/转储json文件。但是，性能很差。比如我有一个json文件，大小是1.8M。boostC++程序花费3秒加载json文件并构建属性树。如果我用python加载json文件，只需要0.1秒。python也将把所有东西构造为对象。C++程序是这样的:intmain(intargc,char**argv){std::fstreamfin;fin.open(argv[1],std::fstream::in);if(!fin.is_open()){ASSERT(false);}boost::property_tree::ptreept;try{read_json
