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Galaxy Nexus:采样更多传感器时,传感器采样率会变得更快
我正在尝试从 Samsung Galaxy Nexus 带 Android 4 0 尽快读取传感器值 为此 我使用不同的传感器和采样率做了一些实验 并发现了一个非常奇怪的行为 当我只使用 Acc Sensor 时 采样率约为 50Hz 但是
Android
performance
androidsensors
bogoMIPS 值正在变化
我一直在读取 Samsung Galaxy sgh i897 上的 cpuinfo 文件来检索 bogoMIPS 值 现在正在学习如何解释这些信息 最初 我在加载线程的主活动下执行此操作 并且始终获得值 997 59 然后 我将文件读取方法
Android
performance
Linuxkernel
arm
cpuspeed
Apache (EC2) 上的文件上传速度慢于用户的网络上传速度
我有一个 EC2 实例 运行基本的 LAMP 堆栈作为 Web 服务器 用户可以通过我的网络应用程序上传照片 然后将其存储在目录中并记录在 MySQL 中 通常 这些上传速度与用户的互联网上传速度允许的速度一样快 不幸的是 多个用户报告有时
php
mysql
apache
performance
amazonec2
用于顺序内存访问的编译器嵌套循环优化。
我在矩阵乘法基准测试中遇到了一个奇怪的性能问题 Metis 中的 matrix mult MOSBENCH http pdos csail mit edu mosbench 套房 基准测试经过优化 可平铺数据 使活动工作集大小为 12kb
c
performance
gcc
loops
compilerconstruction
使用日期时间索引提高大熊猫 read_csv 的速度
我有巨大的文件 如下所示 05 31 2012 15 30 00 029 130 6 25 1 E 0 1306 25 05 31 2012 15 30 00 029 130 6 25 8 E 0 1306 25 我可以使用以下内容轻松阅读
python
performance
pandas
dateformatting
采样 Pandas Dataframe 的最快方法?
首先 我想从三个数据帧 每个 150 行 中随机采样并连接结果 其次 我想尽可能多地重复这个过程 对于第 1 部分 我使用以下函数 def get sample n A n B n C A df A sample n n A replace
python
pandas
performance
Random
警告:使用服务器端 selectize 可以大幅提高 RShiny 的性能
在 RShiny 应用程序中 我收到警告消息Warning message The select input the input id contains a large number of options consider using se
r
performance
shiny
selectizejs
服务器端处理与客户端处理+ajax?
寻找一些一般性建议和 或想法 我正在创建一个我认为更像是一个网络应用程序而不是网页的东西 因为我想让它像一个 Gmail 应用程序 您可以让页面整天打开 同时将更新 推送 到页面 对于有兴趣我正在使用彗星编程技术 我以前从未创建过如此丰富的
javascript
AJAX
performance
scalability
稀疏哈希映射对于特定数据非常慢
tl dr 为什么关键查找sparse hash map对于特定数据 速度变慢约 50 倍 我正在测试速度关键查找 for sparse hash map来自 Google 的稀疏哈希库 使用我编写的非常简单的 Cython 包装器 哈希表
python
c
performance
HashMap
Cython
在 DotNet RGB24 或 RGB32 中使用哪个更好地提高性能
我在我的应用程序中使用了大量图像 也用于动画 因为 3 兆像素图像 2048 1536 3 145 728 保存大约 9MB 的数据 每个像素 R G B 所以我曾经认为它比 32BIT 12MB 每个像素 A R G B 但显卡的架构似乎
NET
WPF
performance
image
imageprocessing
必须避免奇怪的站点访问者用户代理吗?如果是的话怎么办?
我正在使用共享主机 我的网站显示 ERR CONNECTION REFUSED 所以我去拜访我的 SSL 网站的访客 我发现 用户代理 列表中没有常规名称 cpanel 访客列表显示 用户代理 Expanse 对我们客户的网络边界进行索引
performance
htaccess
security
cpanel
userAgent
系统性能计数器的实例名称是否已本地化?
Windows 中的性能计数器名称是本地化的 因此例如计数器 Processor Total Processor Time在 Windows 的其他语言版本中称为其他名称 这意味着为了找到正确的名称 必须首先找到计数器的索引 然后使用Pdh
Windows
Localization
performancecounter
performance
pdh
获取大量数据会引发 Cursor Window: Window is full 错误
我是 Android 新手 在我的应用程序中 我必须从服务器获取大量数据 其中两个是图像 并将其存储在本地数据库中 到目前为止 我已经完成了标准方法 其中涉及一次获取所有数据并将其存储在本地数据库中 但我遇到了内存不足的错误 获取大量数据时
Android
performance
localdatacache
使用 BitmapSource 的 WPF 渲染性能
我创建了一个 WPF 控件 继承自 FrameworkElement 它显示可以平移的平铺图形 每个图块为 256x256 像素 24bpp 我已经重写了 OnRender 在那里 我加载所有新图块 如 BitmapFrame 然后使用 D
WPF
performance
Bitmap
Rendering
如何在 F# 中实现异步而不是并行
坚持使用异步获取许多网页的常见示例 我如何异步分拆多个 数百个 网页请求 然后等待所有请求完成 然后再进行下一步 Async AsParallel 一次处理几个请求 由 CPU 上的核心数量控制 抓取网页不是 CPU 密集型操作 我对 As
performance
F
Asynchronous
net40
taskparallellibrary
高效的多SQL插入
将 1000 行插入一个表 jdbc connector mysql 数据库 的最佳 最省时的方法是什么 它是一个缓冲区 每次满了都需要转储到数据库中 1 一条自动生成 连接的 SQL 语句 2 for int i 0 i lt 1000
Java
sql
insert
performance
为什么 64 位比 32 位更快?
我一直在进行一些性能测试 主要是为了了解迭代器和简单 for 循环之间的区别 作为其中的一部分 我创建了一组简单的测试 然后对结果感到非常惊讶 对于某些方法 64 位比 32 位快近 10 倍 我正在寻找的是对为什么会发生这种情况的一些解释
c
performance
核心数据总和性能
我有一些理论问题要问核心数据和总和功能 我尝试将值相加核心数据表具有三种方式 获取全部并使用表达式对其进行总结 NSArray array1 self getAll self managedObjectContext int sum arr
ios
xcode
performance
CoreData
Sum
numpy.argmin 用于大于阈值的元素
我感兴趣的是获取满足特定条件 在我的例子中为中等阈值 的一维 NumPy 数组中最小值的位置 例如 import numpy as np limit 3 a np array 1 2 4 5 2 5 3 6 7 9 10 我想有效地屏蔽所有
python
Arrays
performance
NumPy
Python 3 枚举比 Python 2 慢有什么原因吗?
Python 3 在最小循环的枚举方面似乎比 Python 2 慢很多 而在较新版本的 Python 3 中 情况似乎变得更糟 我在 64 位 Windows 计算机 Intel i7 2700K 3 5 GHz 上安装了 Python 2
python
performance
loops
python27
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