https://blog.csdn.net/daijin888888/article/details/66970902 一.算法的时间复杂度定义 在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级.算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度.记作:T(n)=O(f(n)).它表示随问题n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称为时间复杂度.其中,f(n)是问题规模n的某个函数. 这样用大写O

一.获取系统当前时间 long startTime = System.currentTimeMillis(); //获取开始时间 doSomething(); //测试的代码段 long endTime = System.currentTimeMillis(); //获取结束时间 System.out.println("程序运行时间:" + (endTime - startTime) + "ms"); //输出程序运行时间 二.以纳秒为单位计算 // 第二种是以纳秒

第一种方法利用System.DateTime.Now: static void SubTest() { DateTime beforDT = System.DateTime.Now; //耗时巨大的代码 DateTime afterDT = System.DateTime.Now; TimeSpan ts = afterDT.Subtract(beforDT); Console.WriteLine("DateTime总共花费{0}ms.", ts.TotalMilliseconds);

CUDA内核运行时间的测量函数 cudaEvent_t start1; cudaEventCreate(&start1); cudaEvent_t stop1; cudaEventCreate(&stop1); cudaEventRecord(start1, NULL); // 需要测时间的内核函数kernel; cudaEventRecord(stop1, NULL); cudaEventSynchronize(stop1); float msecTotal1 = 0.0f; cudaE

首先说一下我遇到的坑,生产上遇到的问题,我调度Python脚本执行并监控这个进程,python脚本运行时间远远大于python脚本中自己统计的程序执行时间. 监控python脚本执行的时间是36个小时,而python脚本中统计自己执行的时间是4个小时左右. 问题暴漏之后首先想到的是linux出了问题,查找各种日志未发现有何异常. 然后是想到python中用到的py2neo的写数据异步,阻塞进程执行. 最后,终于找到问题的所在:python脚本使用统计时间的方式是time.clock(),而这种方

在代码中有时要计算某部分代码运行时间,便于分析. import time start = time.clock() run_function() end = time.clock() print str(end-start)

由于在计算一个算法的运行时间的时候,需要将文件的创建日期与修改日期读取到,然后计算两者之差,在网上搜索了相关的程序之后,自己又修改了一下,把代码贴在这里,供以后查阅使用,也希望可以帮到其他人. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 12 14:59:46 2016 @author: shenruixue to calculate size after filter in conv and pool ""

package com.tj; @SuppressWarnings("unused") public class CountTime { public static void main(String[] args) { //获取系统当前时间 long start = System.currentTimeMillis(); for(int i=0;i<1000000;i++){ System.out.println("111"); } //获取经过的时间-毫秒数

ResNet模型 前言在上一次的测试中,我们从头开始训练了一个三个卷积层串联一个全连接层的输出,作为猫狗分类的预测的模型,这次我们自己训练一个ResNet模型,并在以下三个环境中进行性能的对比 AIStudio CPU: 2 Cores 8GB Memory AIStudio GPU: V100 16GB VMem Edgeboard 训练模型 模型使用AIStudio 进行训练,训练和预测代码如下 RESNET:https://aistudio.baidu.com/aistudio/proje

原文地址:http://blog.codefx.org/design/architecture/junit-5-extension-model/ 原文日期:11, Apr, 2016 译文首发:Linesh 的博客:「译」JUnit 5 系列:扩展模型(Extension Model) 我的 Github:http://github.com/linesh-simplicity 概述 环境搭建 基础入门 架构体系 扩展模型(Extension Model) 条件断言 注入 动态测试 ... (如果

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

原文出处:http://jayfeng.com/ 做Android久了,就会踩很多坑,被坑的多了就有经验了,闲暇之余整理了部分,现挑选一些重要或者偏门的“小”经验做个记录. 查看SQLite日志 adb shell setprop log.tag.SQLiteLog V adb shell setprop log.tag.SQLiteStatements V 因为实现里用了Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)做了判断,LessCode的LogLess中也参考了这种机制

在上一章中我们讨论了如何分析循环语句.在现实中,有很多算法是递归的,当我们分析这些算法的时候我们要找到他们的的递归关系.例如归并排序,为了排序一个数组,我们把它平均分为两份然后再重复平分的步骤.最后我们合并这些结果.归并排序的时间复杂度可以写作T(n) = 2T(n/2) + cn.当然还有很多其他的类似算法如二分查找,汉诺塔等等. 有三种办法可以分析递归函数. 1.置换法 substitution method: (叫假设法比较合适) 我们可以先假设一下算法的时间复杂度,然后用数学归纳法来验证

算法分析 Analysis of Algorithms 为什么要做性能分析?Why performance analysis? 在计算机领域有很多重要的因素我们要考虑 比如用户友好度,模块化, 安全性,可维护性 等等.但是为什么要关心性能呢? 原因很简单,如果有了很好的性能,我们就可以实现以上那些.所以性能相当于货币,有了货币我们就可以购买其他的东西.另外一个原因是研究proformance 非常有趣. 两个算法,到底哪一个好呢?Given two algorithms for a task,

进程调度所使用到的数据结构: 1.就绪队列 内核为每一个cpu创建一个进程就绪队列,该队列上的进程均由该cpu执行,代码如下(kernel/sched/core.c). DEFINE_PER_CPU_SHARED_ALIGNED(struct rq, runqueues); 定义了一个struct rq结构体数组,每个数组元素是一个就绪队列,对应一个cpu.下面看下struct rq结构体(kernel/sched/sched.h): struct rq { /* runqueue lock:

并归排序是学习分治法 (Merge Sort) 的好例子.而且它相对于选择,插入,冒泡排序来说,算法性能有一定提升.我首先会描述要解决的问题,并给出一个并归排序的例子.之后是算法的思路以及给出伪代码.算法的实现部分用Python完成.最后自己尝试说明白算法分析. 问题描述 问题描述很简单,输入一组未排序的数组,如左边的数组,通过并归排序算法的计算,输出一组正确排序的数组,如右边的数组. 如果利用上面这个例子来做并归排序的话,应该首先将该数组切割成两半,对左边一半进行排序,在对右边一半进行排序,在

在Linux下改变进程的优先级 作者:曾老师,华清远见嵌入式学院讲师. 作为多任务的操作系统,Linux内核为每个创建的进程分配时间片并根据其优先级进行调度.当进程被创建时,其对应的task_struct里包含了四个优先级: struct task_struct { …… int prio, static_prio, normal_prio; unsigned int rt_priority; …… }; 在内核头文件include/linux/sched.h中定义了如下宏 #define MA

多项式曲线拟合:org.apache.commons.math3.fitting.PolynomialCurveFitter类. 用法示例代码: // ... 创建并初始化输入数据: double[] x = new double[...]; double[] y = new double[...]; 将原始的x-y数据序列合成带权重的观察点数据序列: WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints(); // 将x-y数据元

近期2天都没有写新的文章了.主要是近期的内容没有特别有意思的. 之前的协同程序也临时没有感觉到特别适用的地方.今天在看数据结构的部分,也是没多大意思(不代表没用). 但是突然发现了一个有意思的地方,那就是--连接大量字符串的时候.怎样解决效率问题. 笨木头花心贡献.哈?花心?不.是用心~ 转载请注明,原文地址: http://www.benmutou.com/archives/1744 文章来源:笨木头与游戏开发 1.预备知识.在Lua中获取系统时间 为了直观地看到效率的区别,我们要计算一下代码

Lazy Scheduler:我的轻量级任务调度框架   一.背景 工作中经常涉及任务调度,一直都是采用while(true) => if hitted DO => Thread.Sleep(interval)的模式.但是最近实在是感觉这种实现模式很挫.并且没有考虑到性能问题,需要撞击n次才能命中一次,使用效率不足5%(一百次while循环命中不到5次),但是单方面加大线程睡眠时间又无法保证高准确性和高精度.那有么有其它好的思路:即可以保持高准确性.高精度,又不浪费资源呢?  二.我的思路 上

调优 Apache Apache 是一种高度可配置的软件.它具有大量特性,但每一种都代价高昂.从某种程度上来说,调优 Apache 来说就是以恰当的方式分配资源,还涉及到将配置简化为仅包含必要内容. 配置 MPM Apache 是模块化的,因为可以轻松添加和移除特性.在 Apache 的核心,多处理模块(Multi-Processing Module,MPM)提供了这种模块化功能性 —— 管理网络连接.调度请求.MPM 使您能够使用线程,甚至能够将 Apache 迁移到另外一个操作系统. 每次只