我正在使用Python语言中的norm.ppf()来计算正态逆累积分布,但我发现它比Matlab语言中的norminv()慢得多。
for i in range(10000):
iri_next = norm.ppf(0.4, loc=0, scale=0.06)
在Python中大约需要2秒,而
for i=1:10000
IRI_next=norminv(0.4,0,0.06);
end
在Matlab中耗时约0.6秒
在Python中有没有一种有效的方法来计算正态逆累积分布?
如何将cv2对象(更精确地说是包含这些对象的列表或np.array )转储到磁盘上的文件中,例如关键点(类型:cv2.KeyPoint)或匹配(类型:cv2.DMatch),以便稍后导入它们,而不是在许多图像(> 50'000)上重新运行耗时(在低端计算机上需要几个小时到几天)的算法?
它不适用于(c)Pickle。典型的错误包括:
PicklingError: Can't pickle <type 'cv2.KeyPoint'>: it's not the same object as cv2.KeyPoint
或
PicklingE
我有一组集合:{1,2,3.},我想找到所有的对(,),比如∩≠∅。
我唯一能想到的方法就是重复条件检查Σ时间。
如果我可以用python-ish伪代码来表示这一点:
from copy import deepcopy
setA = {A1, A2, A3, A4....}
setACopy = deepcopy(setA)
intersectingPairs = set()
for Ai in setA:
for Aj in setACopy:
if isIntersect(Ai, Aj):
intersectingPairs.add((
我正在创建一个swing应用程序。它包括用一些耗时的代码调用一个函数。
问题是“耗时的代码”,它是在标签的文本设置之前调用的。我想在标签转到下一行之前设置好标签。为什么会这样?
myFunction()
{
myLabel.setText("Started");
//time consuming code which creates object of another class
}
注意:我在启动整个应用程序时确实使用了java.awt.EventQueue.invokeLater。
我正在用Python语言运行一个非常耗时的后处理器,并且遇到了一个我期望使用ZeroDivisionError的FloatingPointError。
我的代码捕获了try except语句中ZeroDivisionError的可能性:
try: a = b / abs(c)
except ZeroDivisionError: a = 'divZero'
但是,我得到以下错误:
FloatingPointError: divide by zero encountered in divide
为什么我可能会得到这个错误?
我正在尝试使用多进程运行一个简单的测试。在我导入numpy之前,测试运行得很好(即使程序中没有使用它)。代码如下:
from multiprocessing import Pool
import time
import numpy as np #this is the problematic line
def CostlyFunc(N):
""""""
tstart = time.time()
x = 0
for i in xrange(N):
for j in xrange(N):
我有一个我正在开发的游戏,它在我的Mac上的chrome上运行得相当流畅,但在我的chromecast上运行得非常慢。我已经对JS进行了很多优化。
我认为这只是chromecast中的低功耗硬件,再加上速度慢的JS。
但是调查发现,使用JS中的性能对象,调用动画帧之间的延迟似乎比我的代码所用的时间要长得多。
Court.prototype.update = function () {
if (!window.court.paused) {
if (window.debug) {
console.log('time since last update '
我在OS上安装了带有Homebrew的Gtk+3软件包。
brew install gtk+3
我可以用ctypes模块加载Python中安装的库。
$ python2.6
Python 2.6.9 (unknown, Oct 23 2015, 19:19:20)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more informat
每当django视图中存在耗时的逻辑时,我都会使用celery将其作为后台任务运行,并返回响应。 from my_app.task import long_task
import json
def my_view(request):
body = request.body
body = json.loads(body)
key = body['key']
long_task.delay(key) # This will run in background
return JsonResponse({'message':
我正在尝试编写两个设备-第一个通过调用一个应用程序并手动单击程序,第二个通过调用一个批处理文件并等待它完成。我需要这个循环的每次迭代都是30秒,这样两个设备都可以编程。
我试着记录了开始迭代所用的时间,以及第二个设备编程结束时的时间。然后我将其设置为time.sleep(30-总耗时)。这将返回每次迭代略长于30秒的执行时间。
for i in range(48):
t1 = time.time()
#program 1st board by calling app from python and clicking it using python.
#wait a static n