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在for循环中进行了一些迭代之后，Matlab的运行速度非常慢(几乎停滞)。

在for循环中进行了一些迭代之后，Matlab的运行速度非常慢(几乎停滞)可能是由于以下原因导致的：

循环内部的计算复杂度较高：如果循环内部包含大量的计算操作，特别是复杂的数学运算或大规模的矩阵操作，会导致运行速度变慢。可以考虑使用向量化操作或矩阵运算来替代循环，以提高运行效率。
内存占用过高：循环中可能存在大量的变量创建和销毁操作，导致内存占用过高，进而影响运行速度。可以尝试优化内存使用，如预分配数组大小、避免频繁的变量创建和销毁等。
I/O操作频繁：如果循环中频繁进行文件读写或网络通信等I/O操作，会导致运行速度下降。可以考虑减少I/O操作的次数，或者使用更高效的I/O操作方式。
循环次数过多：如果循环次数非常大，会导致运行时间增加。可以考虑减少循环次数，或者使用更高效的算法来替代循环。

针对以上问题，可以采取以下措施来提高Matlab的运行速度：

向量化操作：尽量使用矩阵运算或向量化操作，避免使用循环。Matlab中的向量化操作可以大幅提高运行效率。
预分配数组大小：在循环之前，预先分配好数组的大小，避免在循环中动态扩展数组大小，以减少内存操作的开销。
减少I/O操作：尽量减少循环中的文件读写或网络通信等I/O操作次数，可以将I/O操作放在循环外部进行，或者使用更高效的I/O操作方式。
优化算法：对于复杂的计算操作，可以尝试使用更高效的算法或优化计算过程，以减少计算复杂度。
并行计算：如果计算任务可以并行执行，可以考虑使用Matlab的并行计算功能，如使用parfor循环或使用并行计算工具箱来加速运行速度。

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JavaScript生态加速攻略：eslint

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重启电脑继续运行MATLAB程序

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使用Wolfram元编程+编译加速一类回溯算法

在Wolfram Mathematica中处理这类问题很简洁，常用写法是排列组合函数（Tuples、Permutations、Subsets等）配合Select，或者使用列表操作进行迭代，经常两三行就能解决问题...虽然玩法简单，但提供的数字却千变万化，所以不少教育者认为数独是锻炼脑筋的好方法。求解数独的方法有很多种，目前网上相关的Mathematica程序，能求全解的速度慢，速度快的基本都是只能得到一个解。...根据数独的规则，得到约束条件 ? 根据约束条件构造迭代器范围（iterator specification） ? 创建编译函数并开始计算，这其实相当于一个60层的循环 ?...使用多重循环剪枝的版本，当n=15时，只需3.6秒，考虑到对称性减少一些计算耗时2.4秒。简单起见，这里只进行计数，没有收集具体的解，如果要收集所有的解使用Internal`Bag也只需4秒多一点。...为了简单起见对代码稍作修改，只统计个数，在Matlab R2019a中，使用并行计算耗时约10秒（第一次启动并行工具箱需要等待，计时时已经启动过了）。相应的Mathematica代码为4.4秒。 ?

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python介绍

更快——运行速度更快显然Python并不是一门快语言，慢也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近...C语言，相信再过几年，Python的运行速度将不再是问题。...另外，由于近些CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量(除了对响应速度极为敏感的业务，如搜素)。...如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python...那一端会比较好，然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。

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对比MATLAB、Torch和TensorFlow

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有了这个VSCode神器，从此爱上调试代码

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学习经济学需要熟悉哪些编程语言？

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技术｜历史最强：C++机器学习库dlib引入自动调参算法

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用Pytorch Lightning重构代码速度更慢，修复后速度倍增

重构之后的神经网络需要运行几天才能得出结果，因此我想找出原因，并尽可能地减少训练时间。事情是这样的，我使用的是一些开源深度学习代码，这些代码是用来展示某些机器学习任务最新架构的。...我想知道我是否在神经网络上错误地配置了一些超参数。我打乱了其中一些超参数，训练速度没有任何变化。然后我调整了数据加载器，发现改变作业数 n_jobs 会对总训练时间产生影响。...然而影响不是加快了计算速度，而是减慢了。随着 job 数变化，100 个 epoch 花费的时间。使用 n_jobs=0 完全禁用多处理使我的迭代几乎比使用 6 个内核快了 2 倍。...默认情况下，Pytorch 在两个 epoch 之间会 kill 掉运行中的进程（worker）并重新加载，因而需要重新加载数据集。在我这个例子中，加载数据集非常慢。...为了证实这一发现，我用一个自定义的只能重载的__iter__方法替换了 DataLoader：正如预期的那样，在迭代之后，_iterator 属性被正确设置，但在下一个 epoch 开始之前被重置为

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