Tag: 性能

Knockout.js在半大型数据集下非常慢

我刚刚开始使用Knockout.js（总是想尝试一下，但是现在我终于有了一个借口！） – 然而，当将表绑定到相对较小的一组表时，我遇到了一些非常糟糕的性能问题数据（大约400行左右）。 在我的模型中，我有以下代码： this.projects = ko.observableArray( [] ); //Bind to empty array at startup this.loadData = function (data) //Called when AJAX method returns { for(var i = 0; i < data.length; i++) { this.projects.push(new ResultRow(data[i])); //<– Bottleneck! } }; 问题是上面的for循环需要约30秒左右，约400行。 但是，如果我将代码更改为： this.loadData = function (data) { var testArray = []; //<– Plain ol' Javascript […]

最快的方式来使用PHP服务文件

我试图把一个接收文件path的函数放在一起，标识它是什么，设置适当的头文件，并像Apache那样服务它。 我这样做的原因是因为我需要使用PHP在提供文件之前处理一些有关请求的信息。 速度至关重要 虚拟（）不是一个选项 必须在用户无法控制Web服务器的共享主机环境中工作（Apache / nginx等） 这是迄今为止我所得到的： File::output($path); <?php class File { static function output($path) { // Check if the file exists if(!File::exists($path)) { header('HTTP/1.0 404 Not Found'); exit(); } // Set the content-type header header('Content-Type: '.File::mimeType($path)); // Handle caching $fileModificationTime = gmdate('D, d MYH:i:s', File::modificationTime($path)).' GMT'; $headers = getallheaders(); if(isset($headers['If-Modified-Since']) && $headers['If-Modified-Since'] == […]

最好的方式来压力testing一个网站

这可能是错误的问题，但是，什么是在asp.net web应用程序上复制大负载的最佳方法？ 有一种简单的方法来模拟特定页面上的许多请求吗？ 或者，使用一个分析器来跟踪一个请求，然后从中解决，如果性能是好的，最好的办法是？ 了解一个Web应用程序如何与服务器规范一起工作是一件好事。 我希望能够在我的testing服务器上模拟大量的stream量，这样我就可以计算出生产服务器是否足够好（特别是使用iis / asp.net而不是db性能）。

“开关”比“如果”更快？

switch语句实际上比if语句快吗？ 我使用/Ox标志在Visual Studio 2010的x64 C ++编译器上运行以下代码： #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <time.h> #define MAX_COUNT (1 << 29) size_t counter = 0; size_t testSwitch() { clock_t start = clock(); size_t i; for (i = 0; i < MAX_COUNT; i++) { switch (counter % 4 + 1) { case 1: counter += 4; break; case 2: counter […]

将一个对象追加到R中的分摊恒定时间的列表中，O（1）？

如果我有一些R列表mylist ，你可以像这样附加一个项目obj ： mylist[[length(mylist)+1]] <- obj 但肯定有一些更紧凑的方式。 当我刚刚在R的时候，我尝试lappend()像lappend()这样写： lappend <- function(lst, obj) { lst[[length(lst)+1]] <- obj return(lst) } 但是当然这并不起作用，因为R的名字叫做语义（ lst在调用时被有效地复制，所以在lappend()的范围之外， lst变化是不可见的。我知道你可以在R函数来达到你的函数的范围之外，并且改变了调用环境，但是这似乎是一个很大的锤子来写一个简单的附加函数。 任何人都可以提出一个更美丽的方式做到这一点？ 奖励点，如果它的向量和列表。

我正在寻找一个简单的快速algorithmDCT和IDCTmatrix

我正在寻找一种简单的algorithm来执行任意大小的matrix[NxM]的快速DCT （types2）以及用于逆变换IDCT （也称为DCTtypes3）的algorithm。 我需要一个DCT-2Dalgorithm，但即使是一个DCT-1Dalgorithm也足够好，因为我可以使用DCT-1D来实现DCT-2D（和IDCT-1D来实现IDCT-2D）。 PHP代码是可取的，但任何足够清晰的algorithm都可以。 当前matrix大小大于[200×200]的我用于实现DCT / IDCT的PHP脚本非常慢。 我正在跳跃寻找一种方法来在不到20秒的时间内完成[4000×4000]的DCT。 有谁知道如何做到这一点？

标准化1维数组的数组下标，以1开头

PostgreSQL可以在任何地方使用数组下标。 考虑这个例子，它创build一个数组，其中包含3个下标5到7的元素： SELECT ('[5:7]={1,2,3}'::int[]); 返回： [5:7]={1,2,3} 意思是，例如，你得到第一个元素 SELECT ('[5:7]={1,2,3}'::int[])[5]; 我想规范 任何给定的1维数组开始数组下标1 。 最好的我可以拿出： SELECT ('[5:7]={1,2,3}'::int[])[array_lower('[5:7]={1,2,3}'::int[], 1):array_upper('[5:7]={1,2,3}'::int[], 1)] 或者，相同，更容易阅读： WITH x(a) AS ( SELECT '[5:7]={1,2,3}'::int[] ) SELECT a[array_lower(a, 1):array_upper(a, 1)] FROM x 你知道更简单/更快或至less更优雅的方式吗？ 基准 为了testing性能，我掀起了这个快速的基准。 100k行表，简单的整数数组，随机长度在1和11之间： CREATE TEMP TABLE t (a int[]); INSERT INTO t — now with actually varying subscripts SELECT ('[' || g%10 || […]

Swift的性能：sorting数组

我在Swift中实现了一个algorithm，注意到性能非常差。 深入挖掘之后，我意识到其中一个瓶颈就像分类数组一样简单。 相关部分在这里： let n = 1000000 var x = [Int](repeating: 0, count: n) for i in 0..<n { x[i] = random() } // start clock here let y = sort(x) // stop clock here 在C ++中，类似的操作在我的电脑上需要0.06秒 。 在Python中，它需要0.6秒 （没有技巧，只是y =sorting（x）的整数列表）。 在Swift中，如果使用以下命令编译它，则需要6秒 ： xcrun swift -O3 -sdk `xcrun –show-sdk-path –sdk macosx` 如果我用下面的命令编译它需要多达88秒的时间 ： xcrun swift […]

是recursion迭代法比纯迭代法更好地发现一个数是否是素数？

我用C语言编写这个程序，testing一个数字是否为素数 。 我还不熟悉algorithm复杂性和所有这些大O的东西，所以我不确定我的方法是迭代和recursion的结合 ，实际上比使用纯粹的迭代方法更有效率。 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> typedef struct primenode{ long int key; struct primenode * next; }primenode; typedef struct{ primenode * head; primenode * tail; primenode * curr; unsigned long int size; }primelist; int isPrime(long int number, primelist * list ,long int * calls, long int * searchcalls); primenode * primelist_insert(long int prime, primelist […]

DataFrame组通过行为/优化

假设我们有DataFrame df由以下列组成： 名称，姓氏，大小，宽度，长度，称重 现在我们要执行一些操作，例如我们想创build一些包含大小和宽度数据的DataFrame。 val df1 = df.groupBy("surname").agg( sum("size") ) val df2 = df.groupBy("surname").agg( sum("width") ) 正如您可以注意到的那样，其他列（如Length）不会在任何地方使用。 Spark是否足够聪明，可以在混洗阶段之前删除多余的列，或者他们是否随身携带？ Wil跑步： val dfBasic = df.select("surname", "size", "width") 之前分组莫名其妙地影响性能？