我编写了一个c/c++程序(printf和std::的混合)来了解不同的缓存性能。我想并行化一个在大块内存上计算的进程。我必须对相同的内存位置进行多次计算，因此我将结果写到位，覆盖源数据。完成第一个微积分后，我会用之前的结果再做一个。我猜想如果我有两个线程，一个执行第一个微积分，另一个执行第二个，我会提高性能，因为每个线程完成一半的工作，从而使处理速度提高一倍。我已经阅读了缓存的工作原理，所以我知道如果做得不好，可能会更糟，所以我编写了一个小程序来衡量一切。(请参阅下面的机器拓扑、CPU类型和标志以及源代码。)我看到了一些奇怪的结果。显然，为了执行计算。如果我在同一个缓冲区或两个不同的
出于好奇，我以3种方式实现了vector3实用程序:数组(使用typedef)、类和结构这是数组实现:typedeffloatnewVector3[3];namespacevec3{voidadd(constnewVector3&first,constnewVector3&second,newVector3&out_newVector3);voidsubtract(constnewVector3&first,constnewVector3&second,newVector3&out_newVector3);voiddot(constnewVector3&first,constnewVe
我在我的计算机(Inteli3-3220@3.3GHz，Fedora18)上运行了一个基准测试，得到了意想不到的结果。函数指针实际上比内联函数快一点。代码:#include#includeinlineshorttoBigEndian(shorti){return(i>8);}short(*toBigEndianPtr)(shorti)=toBigEndian;intmain(){std::chrono::durationt;inttotal=0;for(inti=0;i>(end-begin);}std::cout编译为g++test.cpp-std=c++0x-O0“toBigEnd
这是C++Primer5thEdition中的练习:Exercise14.14:Whydoyouthinkitismoreefficienttodefineoperator+tocalloperator+=ratherthantheotherwayaround?(P.561)鉴于operator+=和operator+的实现:Sales_data&Sales_data::operator+=(constSales_data&rhs){units_sold+=rhs.units_sold;revenue+=rhs.revenue;return*this;}Sales_dataoperat
大家好，我是渔夫。今天主题是，探讨为何Rust比Python更适合AGI开发。2023可以说是AI的元年，当时埃隆·马斯克（ElonMusk）在推特发文指出，Rust将成为AGI的语言而非Python，便引起大家对AGI开发编程语言选择的讨论。我们知道长期以来，Python一直都是机器学习和人工智能的首选语言之一，但在最新进展证明了Rust可能成为AGI开发的竞争者，其实与Python竞争的还有Mojo语言，号称也比Python快几百倍。下面探讨为什么Rust比Python更适合开发AGI。性能和效率Rust相对于Python最明显的优势是卓越的性能，它作为编译语言，Rust程序在编译期间进行
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭12年前。假设我用C++编写了一个程序，没有使用RTTI和运行时多态性(没有虚函数，没有虚继承)并且类没有私有(private)/protected成员，也没有使用C++特定的头文件(即使用C头文件:cstring,cstdio,...而不是string,iostream,...).然后我想用C写一个类似的程序，函数的第一个参数类型对应于相关的struct。例如://C++codestructCustom
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭11年前。(请耐心等待，我的问题之前有很多解释)你们中的一些人可能已经意识到，在过去的几天里，我发布了一些与C++性能相关的问题。作为一名Java程序员，我想知道C++是否值得付出额外的努力来专攻，或者Java是否足以进行性能编程。无论如何，我决定编写一个基本的(非高效算法)素数程序——不创建对象，并看看这3种语言在时间方面的比较。我不会发布代码，只是因为代码在算
我有两个函数可以计算数字n的阶乘。我不明白为什么“正常”函数需要更少的时间来计算数字n的阶乘。这是正常的功能:doublefactorial(intn){doubles=1;while(n>1){s*=n;--n;}returns;}这是递归函数:doublefactorial(intn){if(n这应该会更省时，因为它不会创建新变量，而且它执行的操作也更少。虽然正常功能确实使用了更多的内存，但速度更快。我应该使用哪一个，为什么？PS:我使用double是因为我需要它来计算e^x的泰勒级数。 最佳答案 您写道，递归函数“应该更省时，
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。关闭9年前。关于您编写的代码问题的问题必须在问题本身中描述具体问题—并且包括有效代码以重现它。参见SSCCE.org寻求指导。要求提供代码的问题必须表现出对所解决问题的最低限度的理解。包括尝试过的解决方案、为什么它们不起作用，以及预期结果。另请参阅:StackOverflowquestionchecklistImprovethisquestion关于C/C++的优化是在编译时产生的，而Java的优化是在运行时产生的。是否有可能比C中的相同程序(优化的)更快地获得Java程序？我知道运行时优化可能比
我面临着逐行读取/写入文件(以Gig为单位)的挑战。阅读许多论坛条目和站点(包括一堆SO)后，mmap被建议为读取/写入文件的最快选项。但是，当我使用readline和mmap技术实现我的代码时，mmap是两者中较慢的。阅读和写作都是如此。我一直在测试大约600MB的文件。我的实现逐行解析，然后标记该行。我将仅提供文件输入。这是getline的实现:voidtwo(char*path){std::ios::sync_with_stdio(false);ifstreampFile(path);stringmystring;if(pFile.is_open()){while(getline
