我用C++、Python和Java编写了矩阵乘法程序，并测试了它们对两个2000x2000矩阵相乘的速度(参见post)。标准ikj实现-在中-拍摄:C++:15秒(Source)Python:6分13秒(Source)现在我已经实现了Strassenalgorithmformatrixmultiplication-位于-在Python和C++中，就像在维基百科上一样。这些是我的时间:C++:45分钟(Source)Python:10小时后被杀死(Source)为什么Strassen矩阵乘法比标准矩阵乘法慢很多？想法:一些缓存效果实现:错误(生成的2000x2000矩阵是正确的)nul
如果在gcc(4.7.2)中启用了-fprofile-arcs，则thisquestion的排序算法将变得更快(!)两倍。这个问题经过高度简化的C代码(事实证明，我可以使用全零来初始化数组，但仍存在怪异的性能行为，但这使推理变得简单得多):#include#include#defineELEMENTS100000intmain(){inta[ELEMENTS]={0};clock_tstart=clock();for(inti=0;i长时间使用优化标志后，事实证明-ftree-vectorize也会产生这种怪异的行为，因此我们可以将-fprofile-arcs排除在问题之外。用perf
如果在gcc(4.7.2)中启用了-fprofile-arcs，则thisquestion的排序算法将变得更快(!)两倍。这个问题经过高度简化的C代码(事实证明，我可以使用全零来初始化数组，但仍存在怪异的性能行为，但这使推理变得简单得多):#include#include#defineELEMENTS100000intmain(){inta[ELEMENTS]={0};clock_tstart=clock();for(inti=0;i长时间使用优化标志后，事实证明-ftree-vectorize也会产生这种怪异的行为，因此我们可以将-fprofile-arcs排除在问题之外。用perf
测试代码:#include#includeconstintN=4096;constfloatPI=3.1415926535897932384626;floatcosine[N][N];floatsine[N][N];intmain(){printf("a\n");for(inti=0;i时间到了:$g++main.cc-omain$time./mainabreal0m1.406suser0m1.370ssys0m0.030s添加usingnamespacestd;后，时间为:$g++main.cc-omain$time./mainabreal0m8.743suser0m8.680ssy
测试代码:#include#includeconstintN=4096;constfloatPI=3.1415926535897932384626;floatcosine[N][N];floatsine[N][N];intmain(){printf("a\n");for(inti=0;i时间到了:$g++main.cc-omain$time./mainabreal0m1.406suser0m1.370ssys0m0.030s添加usingnamespacestd;后，时间为:$g++main.cc-omain$time./mainabreal0m8.743suser0m8.680ssy
Python编写时，通常都会用vscode和pycharm两个工具，使用过程中，发现每次打开pycharm都特别特别慢，有时候要等十来分钟。相信大家可能都有遇到一样的情况，所以分享我自己的解决方法给大家参考。1，每次需要关闭pycharm时，先关闭正在运行的项目。因为每次打开pycharm加载项目时，都需要内存去读取加载项目文件，这里还需要注意电脑如果有安装杀毒软件，这个过程中，杀毒软件也要去scan项目内容、缓存等，所以会占用很多的内存和CPU资源。2，清理pycharm编写和执行过程中的缓存。从个人使用过程中来看，这个步骤是非常有效的测试过，第一次清楚缓存后，即便未关闭项目，重新打开pyc
在数字数组中，每个数字出现偶数次，只有一个数字出现奇数次。我们需要找到那个数字(这个问题之前讨论过onStackOverflow)。这是一个用3种不同方法解决问题的解决方案——两种方法是O(N)(hash_set和hash_map)，一种是O(NlogN)(排序)。然而，对任意大的输入进行分析表明排序更快，并且随着输入的增加而变得越来越快(相比之下)。实现或复杂性分析有什么问题，为什么O(NlogN)方法更快？#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingstd::cout;us
在数字数组中，每个数字出现偶数次，只有一个数字出现奇数次。我们需要找到那个数字(这个问题之前讨论过onStackOverflow)。这是一个用3种不同方法解决问题的解决方案——两种方法是O(N)(hash_set和hash_map)，一种是O(NlogN)(排序)。然而，对任意大的输入进行分析表明排序更快，并且随着输入的增加而变得越来越快(相比之下)。实现或复杂性分析有什么问题，为什么O(NlogN)方法更快？#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingstd::cout;us
Mac电脑在发生过电脑死机、突然断电、直接拔插外置硬盘等事情后，重新开机可能会发现电脑无法正常开机，或者是开机后无法进入系统，在磁盘工具下，磁盘显示未装载。本文将通过一篇简短文章，为大家介绍mac磁盘工具显示未装载，磁盘读写速度慢的原因，如果大家也遇到上述问题，可以参考下面的方案尝试解决。一、mac磁盘工具显示未装载1、在排除硬盘连接不当的问题后，电脑仍然显示未正确装载硬盘，大家可以尝试打开Mac命令行，手动通过命令行尝试装载。输入“diskutillist”查看当前硬盘列表，根据硬盘列表显示的硬盘大小SIZE值，找到要装载的硬盘路径，如“/dev/disk3”，随后输入“sudodiskut
我在VMWare下的SSD上使用Node复制文件，但性能非常低。我为测量实际速度而运行的基准如下:$hdparm-tT/dev/sda/dev/sda:Timingcachedreads:12004MBin1.99seconds=6025.64MB/secTimingbuffereddiskreads:1370MBin3.00seconds=456.29MB/sec但是，以下复制文件的Node代码非常慢，即使后续运行也不会使其更快:varfs=require("fs");fs.createReadStream("bigfile").pipe(fs.createWriteStream("
