经过一些性能实验，似乎使用CHAR16_T阵列有时可能会提高性能高达40-50％，但似乎使用STD::U16STRING而无需任何复制和分配应该像C数组一样快。但是，基准显示相反。这是我为基准编写的代码（它使用GoogleBenchmarkLib）：#include"benchmark/benchmark.h"#includestaticstd::u16stringstr;staticchar16_t*str2;staticvoidBM_Strings(benchmark::State&state){while(state.KeepRunning()){for(size_ti=0;i它显示以下
我有一个奇怪的现象，无法真正解释。我正在尝试编写一些数字代码，从而对一些实现进行基准测试。我只是想用SSE和AVX以及gcc自动矢量化来对一些vector加法进行基准测试。为了测试这一点，我使用并修改了下面的代码。代码:#include#include#include"../../time/timer.hpp"voidser(double*a,double*b,double*res,intsize){for(inti(0);i对于计时和计算的GFLOP/S，我得到:./test3AVX1892ms0.338266GFLOP/sSSE408ms1.56863GFLOP/sSER396ms
我在源文件中有以下内容:conststd::vector>table={{0x1234,0xabcd},{0x5678,0xef01,0xfe21},//~7000moreelementsomitted};并且VisualStudio2013的编译时间非常慢(我在i7-2600上等了30分钟才中止)。有什么方法可以加快速度吗？编辑:我应该补充一点，这个源文件只包含这个定义，以及必要的包含。UChar32只是std::int32_t的类型定义。 最佳答案 如果数据是常量，由编译器初始化并且不被程序更改，那么使用数组会更好。此外，数据应
我需要在C++程序中计算一个非常大的稀疏对称矩阵的n个最小幅值特征向量。对于我的示例，假设n=30，矩阵为10kx10k，具有大约70k个非零值。在对一些库进行大量研究和试验后，我发现ARPACK++可能是我最好的选择，我按照inthispage的步骤安装了它。.计算是使用以下代码片段进行的://LisanEigenlibrarymatrixL.makeCompressed();ARluSymMatrixA(L.cols(),L.nonZeros(),L.valuePtr(),L.innerIndexPtr(),L.outerIndexPtr(),'U');ARluSymStdEige
我在Windows7上使用GitBash，这非常慢。用户配置文件位于网络驱动器上，因此我将开始开始在C：驱动器上开始。我还删除了PS1提示$.我也做过：$gitconfig--globalcore.preloadindextrue$gitconfig--globalcore.fscachetrue有些事情会加快速度，但是git命令本身非常慢。知道为什么吗？这是一个街头。$GIT_TRACE=1gitstash09:27:27.099458git.c:594trace:exec:'git-stash'09:27:27.099458run-command.c:369trace:run_comman
阅读rationale,boost::circular_buffer看起来很有希望:Suitabilityforreal-timeandperformancecriticalapplications.Fastconstant-timeinsertionandremovalofelementsfromthefrontandback.当我运行一个模拟我的用例的简单基准测试时，将其用作字节缓冲区:写一个更大的block读取较小的block直到为空重复性能绝对糟糕，超过4000x比我自己的hack和spsc_queue慢。lin:101//10240xlock:109//10240xcirc:
我对数字的阶乘和斐波那契数列(在C++中完成)使用了递归函数，我发现关于阶乘的递归函数运行正常，执行速度与预期相差不大。然而，在斐波那契数列上，它绝对是缓慢的。为什么会这样？递归方法:unsignedlongintfib_num(intn)//ThisisMycode{switch(n){case1:return0;break;case2:return1;break;default:returnfib_num(n-1)+fib_num(n-2);break;}}迭代方法:first=0;second=1for(i=0;i 最佳答案
我正在尝试使用this在C++中实现多线程LRU缓存文章作为提示或灵感。它适用于Go，但所需的概念或多或少也存在于C++中。本文建议在散列表和链表周围使用带有共享互斥锁的细粒度锁定。所以我打算用std::unordered_map写一个缓存,std::list并使用std::shared_timed_mutex锁定.我的用例包括几个线程(4-8)使用此缓存作为拼写错误的单词和相应可能的更正的存储。缓存的大小约为10000-100000个项目。但是我在几个地方读到，使用共享互斥锁而不是普通互斥锁几乎没有意义，而且速度更慢，尽管我找不到一些带有数字的真实基准或至少在何时使用和何时不使用的模
长久里来，手机无论是通过“小米Wifi”或是“x-plore”共享小米硬盘路由器里的文件速度最大只能到9mb/s和pc通过网线传输没法比！今天在网上看到x-plore有了新版本4.32.0就安装上试了试，发现smb协议升级到了SMBv2，速度升到了41mb/s。至此网上说小米硬盘路由器R2D只支持SMBv1的传言是不实的，速度慢只是手机端的SMB协议版本太低！但是用SMBv2协议传输明显小米硬盘路由器R2D负荷有些大到了87％。
我喜欢在Notepad++中浏览我的C++项目。我使用SourceCookifier插件以便轻松地在大文件的定义之间跳转。但是，如果我加载一个大的C++头文件(大约30.000行)，里面有很多#define和typedef声明，它似乎挂起并需要很长时间加载时间。有谁知道是否可以设置任何选项以使其更快，或者这个插件通常不会加载这么多定义？ 最佳答案 您可以通过将项目文件夹放入SourceCookifier面板来加速一切，同时(这是重要但记录不完整的部分)按下修改键(shift、ctrl或alt)。..forimportingINCLU
