三种计算c#程序运行时间的方法第一种:利用 System.DateTime.Now // example1: System.DateTime.Now method DateTime dt1 = System.DateTime.Now; System.Threading.Thread.Sleep(time_cap); DateTime dt2 = System.DateTime.Now; TimeSpan ts = dt2.Subtract(dt1); Console.WriteLine("exa

Problem 有一个\(1*n\)的矩阵,固定第一个数为\(1\),其他填正整数, 且相邻数的差不能超过\(1\),求方案数. \(n\le 10^6\) Solution 容易发现答案是\(f_n=f_{n-1}*3-g_{n}\). 其中\(g_i\)表示从\((0,0)\)走到\((i,0)\)可以向上,向下向右走一格,但是只能在第一象限的方案数. 然后这个显然可以用 组合数 + 卡特兰数 推一波:\[\sum_{i=1}^{\frac{n}{2}}\binom{n}{2i}Catala

Tic和toc函数可以计算运行一段时间的代码. 例如: clc tic d=zeros(1,10000); for i=1:10000 d(i)=i; end toc tic c=1; for i=1:10000 c=[c:i]; end toc 运行结果如下: Elapsed time is 0.000158 seconds. Elapsed time is 0.152307 seconds. 只要用tic和toc函数,不需要自己计算前后时间的差,tic函数会记录起始时刻,toc函数会自动计算

通过RTTI,能够通过基类的指针或引用来检索其所指对象的实际类型.c++通过下面两个操作符提供RTTI. (1)typeid:返回指针或引用所指对象的实际类型.    (2)dynamic_cast:将基类类型的指针或引用安全的转换为派生类型的指针或引用. 对于带虚函数的类,在运行时执行RTTI操作符,返回动态类型信息:对于其他类型,在编译时执行RTTI,返回静态类型信息. 当具有基类的指针或引用,但需要执行派生类操作时,需要动态的强制类型转换(dynamic_cast).这种机制的使用容易出错

在PHP中,大多数的时间格式都是以UNIX时间戳表示的,而UNIX时间戳是以s(秒)为最小的计量时间的单位.这对某些应用程序来说不够精确,所以可以调用microtime()返回当前UNIX时间戳和微妙数.该函数的原型如下: mixed microtime([bool get_as_float]); //返回当前UNIX时间戳和微妙数 可以为该函数提供一个可选的布尔型参数,如果在调用时不提供这个参数,本函数以“msec sec”的格式返回一个字符串.其中sec是自UNIX纪元到现在的秒数,而mse

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图

LibreOffice 是由文档基金会开发的自由及开放源代码的办公室套件.LibreOffice 套件包含文字处理器.电子表格.演示文稿程序.矢量图形编辑器和图表工具.数据库管理程序及创建和编辑数学公式的应用程序.借助 LibreOffice 的命令行接口可以方便地将 office 文件转换成 pdf.如下所示: $ soffice --convert-to pdf --outdir /tmp /tmp/test.doc 一个完整版本的 LibreOffice 大小为 2 GB,而函数计算运行时

Stream的概念定义   官方文档是永远的圣经~     表格内容来自https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/   Package java.util.stream  一节部分原文内容的翻译   int sum = widgets.stream() .filter(b -> b.getColor() == RED) .mapToInt(b -> b.getWeight()) .sum();   流操作被划分为中间和终端操作,并组合成流管道. 一条S

TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算机的编程系统 TensorFlow程序一般分为两个阶段,第一个阶段需要定义计算图中所有的计算(变量) 第二个阶段为执行计算 如以下代码 import tensorflow as tf # 第一阶段定义所有的计算 a = tf.constant([1, 2], name='a') b = tf.constant([1, 2], name=b') result = a + b # 第二阶段,执行计算 # 创建一个会话 sess = tf.Sessio

如何准确计算Java对象的大小 原创文章,转载请注明:博客园aprogramer 原文链接:如何准确计算Java对象的大小      有时,我们需要知道Java对象到底占用多少内存,有人通过连续调用两次System.gc()比较两次gc前后内存的使用量在计算java对象的大小,也有人根据Java虚拟机规范中的Java对象内存排列估算对象的大小,这两种方法或多或少都有问题,因为System.gc()并不一定促发GC,同一个类型的对象在32位与64位JVM中使用的内存会不一样,在64位虚拟机中是否开

前言: 非常多非常多地方对于语句的优化,一般比較靠谱的回复即使--把运行计划发出来看看.当然那些仅仅看语句就说怎样怎样改代码,我一直都是拒绝的,由于这样的算是纯蒙.依据本人经验,大量的性能问题单纯从语句来看非常难发现瓶颈,同一个语句,由于环境的不同,差距非常大.所以比較合适的还是分析运行计划. 那么对于运行计划,一般使用图形化运行计划就差点儿相同了,可是用过的人也有一些疑惑,里面的图标(称为操作符)并不非常直观. 所以从本文開始,会整理一些不怎么常见但由比較重要的操作符并进行解释,对于那些表扫描

前言 本文旨在通过 快速部署一个 wordpress 网站到阿里云函数计算平台 这个示例来展示 serverless web 新的开发模式, 包括 FUN 工具一键初始化 NAS, 同步网站到 NAS, 一键部署等能力, 展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 相关参考文档: https://yq.aliyun.com/articles/640912 1.1 DEMO 概述 DEMO 示例效果入口: http://hz.mofangdegisn.cn 账号: fc

如何判断宽窄依赖: =================================== 6. Spark 底层逻辑 导读 从部署图了解 Spark 部署了什么, 有什么组件运行在集群中 通过对 WordCount 案例的解剖, 来理解执行逻辑计划的生成 通过对逻辑执行计划的细化, 理解如何生成物理计划   如无特殊说明, 以下部分均针对于 Spark Standalone 进行介绍 部署情况 在 Spark 部分的底层执行逻辑开始之前, 还是要先认识一下 Spark 的部署情况, 根据部署情

MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不断发展,MapReduce已经渐渐的淡出人们的视野,越来越多的框架提供了简单的SQL语法来进行大数据计算.但是,MapReduce所提供的编程模型为这一切奠定了基础,所以Google的这篇MapReduce 论文值得我们去认真的研读. 摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大

前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute):函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传.函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费.函数计算更多信息 参考 Fun:Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算.API 网关.日志服务等资源.它通过一个资源配置文件(template.yml),协助

VIM对替换的数字进行计算 运行下面的命令 %s/sub(\([0-9]*\))/\=submatch(1)+8/g 函数式 :s/替换字符串/\=函数式

作者 SuperEdge 开发者团队 概要 SuperEdge 是 一个开源的分布式边缘计算容器管理系统,用于管理多个云边区域中的计算资源和容器应用. 在当前架构中,这些资源和应用能够作为一个 Kubernetes 原生的资源进行管理. 然而在某些情况下,边缘设备通常需要一些更加轻量.性能更好的运行时.也需要减少以 GB 为单位的容器镜像,将容器的启动时间提升到到秒级甚至毫秒级,而基于虚拟机堆栈二进制指令格式的 WebAssembly 可以更好地处理这种情况. WasmEdge 是一个轻量级.高

Dapr 是分布式应用程序可移植.事件驱动的运行时, 这里有几个关键字,我们拆开来看一下: 分布式: 代表共享或是分散,在云原生应用上体现为微服务,在边缘计算场景中代表分散的模块,可以做积木式拼接. 应用: Dapr 工作在应用层,而不是在网络层,帮助我们构建分布式的应用. 可移植的平台:可以将不同的系统集成到您的应用程序中而无需硬编码, 特别是在边缘计算场景中区别于社区中出现的几个号称多运行时架构的项目,比如腾讯的Femas . 运行时:可以在所有的设备上运行Dapr,无论你使用什么样的平台,

SQL Server 2012 T-SQL 新特性 NoSQL之HBase   9月初淘宝飞芃做了一个关于HBase的分享,讲的激情飞扬,让听众收益匪浅,现做下简单总结. HBase是一个NoSQL数据库,在国内外被广泛使用,是bitTable的开源实现,主要由FaceBook.Cloudera.Yahoo!和ebay等大公司贡献,国内贡献主要是华为和阿里系,其中淘宝还有一个代码commiter.飞芃首先对HBase做了简要介绍,着重强调它的一些特点.之后又讲了Hbase不好的地方,以及使用的注

开始 这会儿夜深了,他们昏昏睡去.随便哪栋建筑的某一个黑洞洞的窗口,你冷眼望去,没准就能看到一台白色的电脑,静静地卧在主人的书桌上.如果那主人睡得足够深,你就打开他的抽屉,你看到了什么?哦,我不是指他的私人日记,也没让你翻他的相册 和笔盒.结果呢,你没看到几张盗版软件么? 谁敢说自己的个人电脑里没有一个软件是非法的呢?是一个庞大的无形的盗版帝国支撑着我们走进了IT时代.这么说似乎并不夸张.那么,你想了解它们的始作俑者的身份和来历么?你想了解它们的组织结构和体系么?你想了解真相么?是一个偶然的机会

一. 这会儿夜深了,他们昏昏睡去.随便哪栋建筑的某一个黑洞洞的窗口,你冷眼望去,没准就能看到一台白色的电脑,静静地卧在主人的书桌上.如果那主人睡得足够深,你就打开他的抽屉,现在你看到了什么?哦,我不是指他的私人日记,也没让你翻他的相册和笔盒.结果呢,你没看到几张盗版软件么? 谁敢说自己的个人电脑里没有一个软件是非法的呢?是一个庞大的无形的盗版帝国支撑着我们走进了IT时代.这么说似乎并不夸张.那么,你想了解它们的始作俑者的身份和来历么?你想了解它们的组织结构和体系么?你想了解真相么?是一个偶然的机