.NET/C# 在代码中测量代码执行耗时的建议（比较系统性能计数器和系统时间） 发布于 2018-11-06 15:33...不过传统的在代码中编写计时的方式依然有效，因为它可以生产环境或用户端得到真实环境下的执行耗时。 如果你希望在 .NET/C# 代码中编写计时，那么阅读本文可以获得一些建议。...这样，前后两次获取的时间差即为方法 Foo 的执行耗时。 这里我不会提到性能测试工具或者基准性能测试这些方法，因为这些测试代码不会运行于用户端。...你可以阅读以下博客获得这两者的使用： C# 标准性能测试 - 林德熙 C# 标准性能测试高级用法 - 林德熙 .NET/C# 反射的的性能数据，以及高性能开发建议（反射获取 Attribute 和反射调用方法...QueryPerformanceCounter 得到的值是 Ticks，单位是 100 ns。
有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。 幸运的是，在大多数情况下，有一些解决方案可以提高Python程序的性能。开发人员可以选择提高其代码速度。...使用Python循环时，特别是在进行大量迭代时，常常会出现性能问题。有许多有用的技巧可以改善代码并使之运行得更快，但这超出了本文的范围。...本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。...numpy提供的例程和运算符可以大大减少代码量并提高执行速度。在处理一维和多维数组时特别有用。 请记住，此处得出的结论或结果之间的关系在所有情况下都不适用，无效或无用！提出它们是为了说明。
分别是ra和rb的别名，当你调换a和b的纸时，其实是修改了ra和rb的地址的值，这样的好处就是，当你看代码时，引用a和b给人一种感觉,就是操作ra和rb本身。...这隐藏了底层是通过地址操作原变量ra和rb的实现细节。从使用者的角度看,代码读起来就像直接交换ra和rb,而不是通过复杂的地址操作实现。...传引用效率比较 以值作为参数或者返回值类型，在传参和返回期间，函数不会直接传递实参或者将变量本身直接返回，而是传递实参或者返回变量的一份临时的拷贝，因此用值作为参数或者返回值类型，效率是非常低下的，尤其是当参数或者返回值类型非常大时...总结： TestFunc1值传递,效率低是因为值拷贝开销大 TestFunc2引用传递,效率高是因为避免了值拷贝，直接操作的就是实参a本身 通过上述代码的比较，发现传值和指针在作为传参以及返回值类型上效率相差很大...这样可以确保代码的行为是可预测和可移植的。 引用和指针的区别 语法概念: 引用是变量的别名,没有独立的存储空间,而是和其引用的实体共用同一块内存空间。
最近写了个例子，比较了一下synchronized和ReentrantLock的性能，分享一下数据和个人观点。...底部数据的比较 取第一次位运算的底部放大 synchronized [1sync.png] ReentrantLock [1lock.png] 能看刚开始普遍耗时多，猜测是1.大量线程启动，2.在获得锁之前需要做运算...经过这几天我的反复测试，个人觉得synchronized在轻量化的操作，比如简单运算，变量递增/减，赋值等情况有更好的性能。...ReentrantLock更适用于复杂度相对高的操作，比如循环遍历，插入，IO等。 在低并发，特别同时是轻量化的操作，synchronized可能可以获得更好的性能。...带来了更多的问题 例子中文件操作受IO干扰比较大，不合理，改成遍历长度100的数组并赋值会怎么样？(经简单测试，lock更快) 在线程重入的情况下两者性能如何呢？
真的要比较 for 和 foreach 的性能吗？...这可让我震惊了，因为我从来都没有考虑过在如此微观尺度衡量它们的性能差异。...接下来的分析才发现，没这么简单。 Find V.S. FirstOrDefault 我写了两段代码，然后在单元测试中测量它们的性能。方法我按不同顺序写了两遍，试图降低初始化影响和偶然事件的影响。...▲ 调用 For 和 Foreach 性能相比于直接写 for 和 foreach 有轻微的损失，但是调用 For 和调用 Foreach 却并没有两倍的性能差异，虽然方法的实现与 Find 和 FirstOrDefault...如果要验证这个问题，我就需要比较数组了。 List V.S. Array 改写我们的测试代码，这回的 For 方法有两个重载，一个列表一个数组。
网上已有的方法 二、推荐方法 一、网上已有的方法 网上已有的方法总结下来主要有以下几种： planetB | Syntax Highlight Code In Word Documents 因为是国外的网站...Pycharm/VSCode等集成开发环境里的代码直接复制贴到 Word 里，会保持代码高亮的效果。或者使用 Typora/Notepad++ 等软件转化样式再贴到Word。...网站 word.wd1x 可以很方便地为代码着色，就是生成效果一般，如下所示： 还有个 Python 的 Pygments，操作演示如下： Try out Pygments!...二、推荐方法 利用现有的 MarkDown 排版工具的代码高亮，然后再贴到Word，比如：Md2All、MarkDownNice。...演示如下： Md2All 代码主题（都挺好看，白底适合贴到Word）：atelier-cave-light、atelier-dune-light、github-gist、googlecode、school-book
看以下代码以及执行结果: public static void main(String[] args) { Integer a = 2; Integer b =...结果在判断c是否与d相等时 出现了false。 这是因为Integer类源码中有一个IntegerCache，这一个私有的内部类。这个类缓存了-128到 127之间数字的包装类。...需要记住它把一些数字的包装类提前缓存了，如果判断成立就把缓存中的那个包装类返回，如果不则new一个新的。 ? 可以看到判断缓存中是否存在，不存在new一个返回。...而我们 上边进行 = 和 == 的过程其实就是 java编译器把原始类行自动转换为封装类型的过程称之为**自动装箱**，相当于调用了上边所说的valueOf()方法。...这段静态代码，可以充分整明他真的进行了缓存。 ? 所以如果进行比较的话最好使用equals方法来比较 在阿里开发手册中也有说到: ?
三个著名的开源服务网格 Istio、Linkerd 和 Cilium 的性能比较。...此比较涵盖以下领域： 部署 配置 维护 性能和连接性 运营影响 合规性和标准 虽然这篇博文只比较了三个服务网格的性能，但详细的测试报告和代码库可在我们的 公共 GitHub 存储库 中获得。...我采用了以下关键原则来实现此目的： 所有产品的统一环境 一致的测试工具 相同的测试参数和负载 所有产品的类似配置和相同标准 在比较测试练习期间，版本和配置保持不变 所有测试都在单独的隔离环境中执行。...在最初运行测试时，我们面临了许多挑战，在运行最终比较测试和获取结果之前解决了这些挑战。因此，这种迭代方法提高了所捕获数据的可靠性和准确性。...性能总结 本部分总结了三个产品的性能。更详细的结果，包括性能和其他参数的比较，请参阅我们 GitHub 上的详细测试报告。
本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较，讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。 Thanos是什么？...VictoriaMetrics源代码可以在以下位置找到： https: //github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics 这些项目的 GitHub 存储库包含所有源代码...性能表现 性能可能因用例、硬件、数据量、预期高基数、延迟和查询复杂性而异。...VictoriaMetrics：它在 Slack 和 Telegram 上也有活跃的社区，该项目在设计原则上强调性能和简单性。...VictoriaMetrics 和 Kubernetes 作为 StatefulSet 部署：当需要持久存储时，VictoriaMetrics，尤其是单节点版本，可以在 Kubernetes 中部署为
在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题 （1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较 （5）使用星号代替P值 等 一 载入R包 数据 使用本文开始的基因集评分的结果 和 ggpubr...4，多组之间比较 多组的话method使用anova p1 +stat_compare_means(method = "anova") 5，按照group分组然后比较 按照group进行分组，比较原发和转移组之间在不同细胞类型之间是否有差异...，比如去掉p值前面的统计方法， 将P值改为星号，调整坐标轴和标签等等。...", # size=5, # p值的文字的大小 #label.y = 0.7 # p值展示在什么地方
今天给大家分享三种在ggplot2包画的图形上添加拟合的线性回归方程和R^2的值的方法。
方法时，需要记得三点： 1、它只能对每一列进行计算，所以在groupby()之后，.transform()之前是要指定要操作的列，这点也与apply有很大的不同。...最简单的情况是试图将函数的结果分配回原始的dataframe。也就是说返回的shape是（len(df)，1）。注：如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重 2....具体选择哪种方法处理，根据实际情况确定，在面对复杂计算时，transform() 与apply()结合使用往往会有意想不到的效果！...此外，匿名函数永远不是一个很好的办法，在进行简单计算时，无论是使用transfrom、agg还是apply，都要尽可能使用自带方法！！！ 4....小技巧 在使用apply()方法处理大数据级时，可以考虑使用joblib中的多线程/多进程模块构造相应函数执行计算，以下分别是采用多进程和单进程的耗时时长。
BigDecimal值在java比较的两种方法 1、使用equals()方法不但要求两个BigDecimal的值相等，还要求它们的scale()相等。 ...System.out.println(d1.equals(d2.stripTrailingZeros())); // true,因为d2去除尾部0后scale变为2,与d1相同 2、使用compareTo()方法来比较两数大小...，它根据两个值的大小分别返回-1、1和0，分别表示小于、大于和等于。 ...d1.compareTo(d3));// 1 System.out.println(d3.compareTo(d2));// -1 } } 以上就是BigDecimal值在...java比较的两种方法，希望对大家有所帮助。
问题背景在 Python 中，我们可以通过 += 和 = … + 完成累加操作，在实际开发过程中我们一般会优先选择 +=，然而最近在对比 += 和 = … + 的性能时出现了 += 反而更慢的现象。...解决方案为了准确地评估 += 和 = … + 的性能差异，我们编写了一个简单的测试脚本，封装了两个函数并使用 timeit 测试模块来测量它们的执行时间。...("testAccumEqualPlus()", setup="from __main__ import testAccumEqualPlus"))测试结果显示，在我们的测试环境下...两者之间的区别在于，INPLACE_ADD 会直接修改操作数的值，而 BINARY_ADD 则会创建一个新的对象。因此，+= 操作需要花费更多的时间来更新操作数的值。...综合以上分析，我们可以得出结论，在 Python 中，= … + 比 += 的执行速度更快，原因在于 += 使用 INPLACE_ADD 指令，直接修改操作数的值，而 = … + 使用 BINARY_ADD
实际上，在使用一个或另一个之间的选择总是归结为值语义和引用语义，但是两者之间的性能差异是可表达的，并且取决于对象的内容，尤其是在处理值类型时，它们之间可能会偏重一个或另一个。...它会在栈上完全分配，并且在释放作用域时，值类型也会被释放。没有引用计数开销和栈分配的存在可以显着提高性能。 PS：所有基准测试均使用 -O。...我必须添加一些特殊的逻辑和关键字/属性以防止编译器跳过我的方法，但是为了使代码易于阅读，我将它们隐藏在示例中。...标准库本身是在代码级别执行的，所以您也可以。这是苹果公司的一个例子。 具有内部引用的值类型中的引用计数的相关问题 完全栈分配的值类型不需要引用计数，但是不幸的是，具有内部引用的值类型将继承此功能。...等待/冻结非常令人讨厌，如果移动网站的加载时间超过3秒，则53％的访问将被放弃，并且当您的应用开始卡顿时，尤其是在滚动内容时，应牢记这一点。 性能取决于几个因素，在结构和类之间进行选择只是其中之一。
1.正序和倒序，倒序循环是编程语言中常用的性能优化方法 通常不会感觉到性能差异，但是在数据量很大时中，比如下面的代码： var arr=[] for (var i = 0; i -1; j--) { arr[j] = j; } console.log("for倒序循环耗时：%s ms", Date.now() - start); 把之前的arr.length...换成length，输出： for正序序循环耗时：0 ms for倒序循环耗时：0 ms 性能得到了很大提升。...总结： 1.大数据量循环，尽量用倒序排序，至于倒序为什么性能更好，有知道的可以留言 2.for和foreach的性能相近，在数据量很大，比如一千万时，foreach因为内部封装，比for更耗时 3.减少对象成员和数组项的查找
TPC基准程序及tpmc值 ─ 兼谈在使用性能度量时如何避免误区 今天的用户在选用平台时面对的是一个缤纷繁杂的世界。用户希望有一种度量标准,能够量化计算机系统的性能，以此作为选型的依据。...二、如何衡量计算机系统的 性能和价格 在系统选型时，我们一 定不要忘记我们是为特定用户环境中的特定应用选择系统。切忌为了“与国际接 轨”而盲目套用“国际通用”的东西。...在使用任何一种 性能和价格度量时，一定要弄明白该度量的定义，以及它是在什么系统配置和运 行环境下得到的，如何解释它的意义等。下面我们由好到差讨论三种方式。...在使用TPC－C时，我们应该清楚地知道：我的应用是否符合 批发商模式?事务请求是否与表1近似?对响应时间的要求是否满足表1?如果都不 是，则tpmC值的参考价值就不太大了。...当同样的主机用在不同的系统中时，tpmC值可能有相当大的变 化，现在很多用户还没有意识到这一点。 我举一个例子。假设用 户希望购买一批同类系统，每一系统至少需要1GB的内存和50GB的硬盘。
php按值传递和引用传递的比较 说明 1、按值传递中php必须复制值。特别是对于大型字符串和对象来说，这将是一项昂贵的操作。 2、引用传递无需复制值，有利于性能提高。...实例 按值传递 $a = "test"; $b = $a; $a = "newtest"; echo $a; //输出newtest echo $b; //输出test --或者 $a = "test...，两者相对与一个共同体 $b = 'newtest'; //$b 变则 $a跟着变 echo $a; //输出 newtest echo $b; //输出 newtest 以上就是php按值传递和引用传递的比较
最近在项目中遇到一个问题，两个值相同的Integer型值进行==比较时，发现Integer其中的一些奥秘，顺便也复习一下==和equals的区别，先通过Damo代码解释如下： System.out.println...先总结如下： 1、以上代码第一段和第二段旨在说明：在-128~127的Integer值并且以Integer x = value;的方式赋值的Integer值在进行==和equals比较时，都会返回true...，因为Java里面对处在在-128~127之间的Integer值，用的是原生数据类型int，会在内存里供重用，也就是说这之间的Integer值进行==比较时只是进行int原生数据类型的数值比较，而超出-...128~127的范围，进行==比较时是进行地址及数值比较。...有一个静态的Integer数组，在类加载时就将-128 到 127 的Integer对象创建了，并保存在cache数组中，一旦程序调用valueOf 方法，如果i的值是在-128 到 127 之间就直接在
Simulate Mockito in ABAP Hybris 用的是开源框架Velocity: 最终我们在Hybris安装包里观察到的源代码是基于一个模板文件生成的，具体位置：global-beantemplate.vm...下图是模板文件的一个例子，其中蓝色方框内是静态内容，红色的是占位符，在ant build时会被替换成对应的值。...这是根据上述模板文件最终生成的.java文件。可以同上图模板文件比较观察占位符是如何被替换成对应值的。...help.hybris.com 我使用help.hybris.com时，发现每次在搜索栏输入文字时，没有发出任何HTTP请求，那么这个自动完成的下拉框里的记录从哪里来的？...在SAP UI5应用里，每个页面都会有一个对应的路由配置信息。该信息的结构如下图所示，包含一个页面的逻辑名称，路由的target url和页面的实际名称。
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