我有一个包含许多vector、集合和map的项目。在大多数情况下，键/索引是一个整数。我正在考虑创建小类，例如:classPhoneRepoIx//indexintomap{phone_number=>pointer}{public:intn;};classPersonIx//indexintomap{social_security_number=>pointer}{public:intn;};我会招致任何速度或内存损失吗？有了内存，我90%确信每个实例没有内存成本，只有每个类类型。速度我不清楚。动机:使用上述方法，编译器会为我做一些额外的类型检查。此外，通过精心选择的显式类型名称，我
我在4个线程中运行while循环，在循环中我正在评估函数并递增计数器。while(1){intfitness=EnergyFunction::evaluate(sequence);mutex.lock();counter++;mutex.unlock();}当我运行这个循环时，正如我在4个运行线程中所说的那样，我每秒得到大约20000000次评估。while(1){if(dist(mt)==0){sequence[distDim(mt)]=-1;}else{sequence[distDim(mt)]=1;}intfitness=EnergyFunction::evaluate(sequ
我正在尝试学习如何使用tensorflow和tensorboard。我有一个基于MNISTneuralnettutorial的测试项目.在我的代码中，我构建了一个节点，用于计算数据集中正确分类的数字比例，如下所示:correct=tf.nn.in_top_k(self._logits,labels,1)correct=tf.to_float(correct)accuracy=tf.reduce_mean(correct)这里，self._logits是图的推理部分，labels是包含正确标签的占位符。现在，我想做的是在训练进行时评估训练集和验证集的准确性。我可以通过使用不同的feed_
我刚刚使用Keras构建了我的第一个模型，这是输出。它看起来像是构建任何Keras人工神经网络后得到的标准输出。即使在查看文档之后，我也不完全了解时代是什么以及输出中打印的损失是什么。什么是Keras的epoch和loss？(我知道这可能是一个非常基本的问题，但我似乎无法在网上找到答案，如果从文档中很难找到答案，我认为其他人也会有同样的问题，因此决定把它贴在这里。)Epoch1/201213/1213[==============================]-0s-loss:0.1760Epoch2/201213/1213[============================
我有一个具有260,000行和35列的“单热编码”(全一和零)数据矩阵。我正在使用Keras训练一个简单的神经网络来预测一个连续变量。制作网络的代码如下:model=Sequential()model.add(Dense(1024,input_shape=(n_train,)))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.1))model.add(Dense(512))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.1))model.add(Dense(256))model.add(
目前我使用以下代码:callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=2,verbose=0),ModelCheckpoint(kfold_weights_path,monitor='val_loss',save_best_only=True,verbose=0),]model.fit(X_train.astype('float32'),Y_train,batch_size=batch_size,nb_epoch=nb_epoch,shuffle=True,verbose=1,validation_data=(X_valid,Y_
很多人都在谈论String.intern()的性能优势，但实际上我更感兴趣的是性能损失可能是什么。我主要担心的是:搜索成本:intern()确定可实习字符串是否存在于常量池中的时间。该成本如何随该池中的字符串数量而变化？同步:显然常量池是整个JVM共享的。当从多个线程一遍又一遍地调用intern()时，该池的行为如何？它执行多少锁定？性能如何随争用扩展？我担心所有这些事情，因为我目前正在开发一个金融应用程序，该应用程序由于重复的字符串而存在使用过多内存的问题。一些字符串基本上看起来像枚举值，并且只能具有有限数量的潜在值(例如货币名称(“USD”，“EUR”))，存在超过一百万份。Str
C++问题在这里。我有一个系统，其中我将拥有给定父类(superclass)的数百个迷你子类。他们都有一个做某事的“foo”方法。或者...我将拥有一个名为“type”的整数类，并使用一个巨大的switch语句来决定当我foo时要做什么。性能在这里是一个重要的考虑因素。非常重要。问题是，使用switch语句与让C++通过vftable来实现性能优势/劣势是什么？如果我把它作为一个switch语句，我可以把经常出现的foo放在switch语句的顶部，把不太常见的放在底部，希望能简化比较。尝试使用vftable获得这样的效果必然取决于编译器，即使我能弄清楚如何做到这一点......另一方面
使用新的auto关键字降低了我的代码执行时间。我将问题缩小到以下简单的代码片段:#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;voidfunc1(map>>&m){vector>&v=m[1];}voidfunc2(map>>&m){autov=m[1];}voidmain(){map>>m;m[1].push_back(deque(1000,1));clock_tbegin=clock();for(inti=0;i我在i7/Win7机器(Release模式；VS2010)上得到的输出是:100000xfunc1:0
我有2个非常相似的内核函数，代码几乎相同，但略有不同。目前我有两个选择:编写2种不同的方法(但非常相似)编写单个内核并将不同的代码块放在if/else语句中if语句会在多大程度上影响我的算法性能？我知道没有分支，因为所有block中的所有线程都会进入if或else。那么如果内核函数被多次调用，单个if语句会降低我的性能吗？ 最佳答案 您还有第三种选择，即使用C++模板并将if/switch语句中使用的变量设置为模板参数。实例化您需要的每个版本的内核，然后让多个内核做不同的事情，无需担心分支分歧或条件评估，因为编译器将优化死代码并使用
