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easyui生成合并行,合计计算价格

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python cython c 性能对比

我们用以下方法计算百万以上float型数据的标准偏差,以估计各个方法的计算性能: 原始python numpy cython c(由cython调用) python 原始方法: # File: StdDev.py import math def pyStdDev(a): mean = sum(a) / len(a) return math.sqrt((sum(((x - mean)**2 for x in a)) / len(a))) 引入numpy对象: # File: StdDev.py i…

ForkJoin、并行流计算、串行流计算对比

ForkJoin 什么是 ForkJoin ForkJoin 是一个把大任务拆分为多个小任务来分别计算的并行计算框架 ForkJoin 特点:工作窃取 这里面维护的都是双端队列,因此但其中一个线程完成自己的计算任务之后,可以从其他线程任务队列另一端"窃取"任务进行计算,从而提高计算效率! ForkJoin 执行流程 伪代码: if(任务数小){ 直接计算 }else{ 将问题划分为独立的部分 分叉新的子任务来解决每个部分 加入所有子任务进行计算 将子结果进行合并 } ForkJoinP…

横向tab计算滚动位置

React横向滚动计算 class Footer extends React.Component { handleClick(e) { const offset = 150; // 指定偏移量 this.scroller.scrollLeft = e.currentTarget.offsetLeft - offset; } render() { return <section className="m-tab"> <ul className="tab&quo…

.NET使用Task动态创建多任务多线程并行程序计算Redis集群keys计算

Task是一个很好用的多任务处理类,并且通过Task可以对任务进行很好的控制. 下面将通过代码实现Redis集群在使用IServer.keys时通过多任务对多个服务器示例进行并行计算,并对返回key做汇总计算. 对于主从双服务器的redis使用keys可以很方便的取到所提供的正则匹配KEY集合,但在redis集群中每次只能获取一个redis实例匹配keys,如果先去遍历所有服务器则会十分慢,并且容易出现超时计算,这时我们就用Task为每台Reids服务器做一个异步的Task等待最后一个处理完汇总…

js滚动

有选择性的重复造一些轮子,未必是件坏事.Aaron的博客上加了一个悬浮菜单,貌似显得很高大上了.虽然这类小把戏也不是头一次见了,但是从未自己写过.今天就选择性的拿这个功能写一写.下面是这个轮子的开发过程,也可以当作是一篇需求文档的分析和实现过程. 演示地址:http://sandbox.runjs.cn/show/to8wdmuy 源码下载:https://github.com/bjtqti/study/tree/master/floatmenu 第一步创建dom节构: <!DOCTYPE ht…

js的下拉刷新和上拉加载，基于iScroll v4.2.5

html部分 <div id="wrapper" style="height: 100%"> <div id="scroller"> <div id="pullDown"> </div> <ul id="thelist"> <li>我是三冰 1</li> <li>我是三冰 2</li> <li&…

一个用于每一天JavaScript示例-使用缓存计算（memoization）为了提高应用程序性能

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <title>每天一个JavaScript实例-使用缓存计算(memoization)来提高应用程序性能</title> <script> window.onload = functio…

[转] Performance_js中计算网站性能监控利器

1.Performance方法 Performance提供的方法可以灵活使用,获取到页面加载等标记的耗时情况. performance.now() //返回当前到页面打开时刻的耗时,精确到千分之一毫秒 performance.mark('worker_installed') //建立测速标记 performance.clearMarks() //清除标记 performance.getEntries() //对网页发起的所有HTTP请求耗时信息统计后,以数组方式返回 2.Performance属…

开源图计算框架GraphLab介绍

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学…