很多时候,我们需要知道每个函数的运算周期,以提高程序的运行效率.知道运行时间对于图像算法处理很重要 Halcon提供相关的算子,我们先来看代码: **获取图像处理时间 read_image(Image,'fuse')//读取图像 count_seconds(Seconds)//读取时间 threshold(Image, Region, , )//阈值分割 count_seconds(Seconds1)//读取时间 PTime:=(*(Seconds-Seconds1))//计算阈值分割时间 co

有几种方法估计一个程序的运行时间.前面的表是凭经验得到的(可以参考:<数据结构与算法分析>读书笔记--要分析的问题) 如果认为两个程序花费大致相同的时间,要确定哪个程序更快的最好方法很可能将它们编码并运行. 一般地,存在几种算法思想,而我们总愿意尽早除去那些不好的算法思想,因此,通常需要分析算法.不仅如此,进行分析的能力常常提供对于设计有效算法的洞察能力.一般说来,分析还能准确地确定瓶颈,这些地方值得仔细编码. 为了简化分析,我们将采纳如下的约定:不存在特定的时间单位.因此,我们抛弃一些前导的

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000) stmt:statement,即使要执行的东西 setup:赋值予stmt中某些不明确的变量对象,如果stmt已经足够明确了,那就可以省略 timer: number:运行的次数 e.g1:setup是如何用的 >>> import timeit >>> timeit.timeit('char in

Jmeter中通过线程组来模拟大用户并发场景,今天主要介绍三个常用的线程组,帮助我们设计更加完善的测试场景,另外介绍下场景执行时间如何计算. 一.Thread Group 取样器错误后要执行的动作         继续:遇错误继续执行,不影响场景运行.默认为继续,常用.         Start Next Thread Loop:执行下次循环,当前循环剩余sampler不再执行.         停止线程:停止当前线程,其他线程继续执行.         停止测试:执行完剩余线程后停止测试.

DSP OMAP 程序耗时测定 CPU周期 两种方法 利用TSCL和TSCH来计算时钟周期,这两天看了一下如何他们 DSP开发,测量某个函数或某段代码的cycles消耗是经常要做的 事情,常用的profiling和clock()一般在simulation下使用,真正到了板子上做emulation时,因为要考虑到数据和被测 code在板子上的存放位置和读取时间,用这种方法测结果就不那么可靠了.其实在c64x+ core上有两个计数寄存器TSCL/TSCH,它们与CPU同频,共同表示一个64-bit

Jmeter中通过线程组来模拟大用户并发场景,今天主要介绍三个常用的线程组,帮助我们设计更加完善的测试场景,另外介绍下场景执行时间如何计算. 一.Thread Group 取样器错误后要执行的动作         继续:遇错误继续执行,不影响场景运行.默认为继续,常用.         Start Next Thread Loop:执行下次循环,当前循环剩余sampler不再执行.         停止线程:停止当前线程,其他线程继续执行.         停止测试:执行完剩余线程后停止测试.

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

clock_gettime比gettimeofday更加精确简单做了一下测试 #include<time.h>#include<stdio.h> #define MILLION 1000000 int main(void){        struct timespec tpstart;        struct timespec tpend;        long timedif; clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &tpstart);  

package main import ( "fmt" "time" ) func main() { start := time.Now() //do something time.Sleep(1 * time.Second) t := time.Now().Sub(start) fmt.Println(t) }

https://www.cnblogs.com/dearzhoubi/p/9842452.html

00][100].在创建方阵时,方阵的阶数N(N<100)由外部输入.然后用两层"for循环"来给方阵 p左上角 N×N个位置赋值.具体实现如下: /* * 定义矩阵阶数N */ int N; /* * 定义一个全局矩阵 */ int p[100][100]; /* * 用随机数生成矩阵 */ void create(){ int i,j; for(i=0;i<N;i++) { for(j=0;j<N;j++) { int a=rand()%15;//产生随机数,并赋

https://github.com/yaowenxu/Workplace/blob/master/timer/getrusagetimer.c 关键结构体: struct rusage { struct timeval ru_utime; /* user time used */ struct timeval ru_stime; /* system time used */ long ru_maxrss; /* max resident set size */ long ru_ixrss; /

在单片机开发中,通常需要精确估算代码运行时间,用于对算法优化以及对项目平台选择提供参考,通常算法如果用汇编编写,可以人工计算出运行时间,用C语言编写也可以通过反汇编代码而计算到较为精确的运行时间,但当程序中出现很多函数的调用,以及程序嵌套是,使用人工计算程序运行时间则比较费时费力.在CCS中可以对程序运行时间进行测量.CCS官方给出了两种测试代码运行时间的办法,有兴趣的可以阅读一下官方文档原文 ​1.Profile clock in CCS(此方法适用于非Stellaris系列,因为我的Stel

1.Matlab写入文件  set(hp1,'xdata',bbb(1,:),'ydata',bbb(2,:),'zdata',bbb(3,:)); M=size(bbb,2); name=strcat('laser_',num2str(i),'.txt'); fid=fopen(name,'a+'); for kk =1:M fprintf(fid,'%g %g %g\r\n',bbb(1,kk),bbb(2,kk),bbb(3,kk)); end fclose(fid); 2.强制刷新 dr

      在确定一个算法正确的同时,也要保证算法的有效性.算法分析的最重要的标准时运行时间T(N),运行时间与输入元素个数N有关. 数学基础         T(N) = O(f(N)) 表示T(N)以不快于f(N)的速度增长,也就是说,f(N)是T(N)的上界.f(N) = Ω(T(N)) 表示T(N)是f(N)的下届.         例:N3增长快于N2,因此N2 = O(N3) 或 N3 =Ω(N2)         法则: 若T1(N) = O(f(N))且T2(N) = O(g(N

关于MATLAB中的tic toc的问题 其一) MATLAB实际单位时间计时函数的具体应用,在编写程序时,经常需要获知代码的执行实际时间,这就需要在程序中用到计时函数,matlab中提供了以下三种方法:1.cputime(单位不明)返回matlab启动以来的CPU时间,可以在程序执行钱保存当时的CPU时间,然后在程序执行结束后用cputime减去运行前保存的数值,就可以获取程序的实际运行时间>>t0=cputime;pause(3);TimeCost=cputime-t02.tic/toc(

Python很棒,它有很多高级用法值得细细思索,学习使用.本文将根据日常使用,总结介绍Python的一组高级特性,包括:列表推导式.迭代器和生成器.装饰器. 列表推导(list comprehensions) 场景1:将一个三维列表中所有一维数据为a的元素合并,组成新的二维列表. 最简单的方法:新建列表,遍历原三维列表,判断一维数据是否为a,若为a,则将该元素append至新列表中. 缺点:代码太繁琐,对于Python而言,执行速度会变慢很多. s 针对场景1,我们首先应该想到用列表解析式来解决

接上一篇[Jmeter-常用线程组设置及场景运行时间计算] Jmeter复杂场景设计,依赖插件jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated)和jp@gc - Ultimate Thread Group 结合jp@gc - Transactions per Second找出最优并发数. jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated)实现如下场景 场景: 最大并发300,100并发100并发递增施压,每100并发持续30s,

package com.inspur.jobSchedule.util; import org.apache.commons.lang3.time.DateUtils; import org.apache.log4j.Logger; import java.sql.Time; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util

迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式,迭代器从对象的第一个元素开始访问,知道所有元素被访问完成.迭代器只能往前访问,不能通过索引访问. 类型内部使用__iter__()方法转为迭代器,使用__next__()取值. 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 迭代器协议 对象必须提供一个__next__方法执行该方法要么返回迭代中的下一项,要

楔子 前提,我有一段代码(一个函数). import time def run_time(): time.sleep(0.1) print('我曾踏足山巅') 需求1:现在,我想计算这段代码的运行时间. 我可以这样做: import time def run_time(): start_time = time.time() time.sleep(0.1) print('我曾踏足山巅') end_time = time.time() run_t = end_time - start_time pr