대부분의 std::string 구현 (GCC 포함)은 작은 문자열 최적화를 사용합니다. 예 : 이에 대한 설명은 answer입니다. 오늘 컴파일 할 코드의 문자열이 힙으로 이동하는 지점을 확인하기로 결정했습니다. 놀랍게도 테스트 코드는 작은 문자열 최적화가 전혀 발생하지 않는다는 것을 보여줍니다! 코드 : #include <iostream>
#includ
현재 스크롤 위치가 일치하는 섹션에 있는지 여부에 따라 특정 탐색 링크를 강조 표시하는 jQuery 플러그인을 작성 중입니다. 지금 실행중인 방식대로 작동하며 원하는 모든 작업을 수행하고 있습니다. 피들보기 Demo Fiddle 해당 섹션 안에있을 때 링크가 올바르게 강조 표시됩니다. 또한 섹션 외부에있을 때 강조 표시를 제거하고 싶습니다. 는 나는 여기서
나는 빠른 정렬 알고리즘을 알고 있지만 병합 정렬 알고리즘에만 관심이 있습니다. 인터넷에서 두 가지 유형의 병합 정렬 알고리즘 구현을 발견했습니다. 그러나 삽입 알고리즘과 비교할 때 효율성이 떨어지는 것처럼 보이며 많은 수의 항목에 대해서는 예상되지 않습니다. Enter the number of elements you want to sort:
300000
구성 요소에 별 5 개를 렌더링하려면 다음 코드가 필요합니다. 항상 정확하게 5 개의 별이되기를 원하지만, 등급에 따라 별 나머지는 비어 있어야합니다. 나는 이것을 달성하기 위해 다음과 같은 코드가 있습니다. : const stars = []
for (let i = 0; i < 5; i++){
if (i < Math.floor(rating)){
며칠 전 MongoDB를 컴퓨터에 설치하여 작업에 대한 테스트를 수행했습니다. 자세한 내용은 Postgres 기반 시스템에서 MongoDB로 대량의 데이터를 전송해야합니다. 우리는 MongoDB (처음 사용했을 때)를 모르고 있었기 때문에 문서를 연구하려고 시도 했었고 성능을 테스트하기 위해 데이터가 거의없는 작은 DB에 대해 몇 가지 테스트를 수행했습니다
녹에서는 기본적으로 메인에 아무 것도 넣을 수 있습니다. 특성, 구현 블록, 기능, 정적 변수 ... 예를 들어,이 컴파일 : fn main() {
trait Foo {
fn foo();
}
impl Foo for f64 {
fn foo() {}
}
struct MyStruct;
시나리오 : 다중 기간 시나리오에서 여러 제약 조건 (가중치, 위험, 위험 회피 등)을 사용하여 여러 포트폴리오 최적화를 수행하려고합니다. 내가 이미 한 것 : cvxpy의 예에서 포트폴리오 구성의 자산에 대한 가중치 목록을 생성하는 비선형 2 차 수식 아래에서 포트폴리오를 최적화하는 방법을 찾았습니다. 내 문제는 월간 데이터가 15 년이지만 각기 다른 기
이것은 숫자의 모든 요소를 찾는 데 사용되는 팩터 화 코드입니다.하지만 대략 7 자리가 지나면 프로그램이 느려지 기 시작합니다. 그래서이 프로그램을 최적화하여 숫자를 더 빠르게 factorise 할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. number = int(input("Input the whole number here?\n"))
factors = [1]
constrOptim을 사용하여 선형 다중 회귀에서 제곱 오류의 합을 최적화하려고합니다. 기본 방정식은 D = Beta1*Xa+Beta2*Xb+Beta3*Xc+Beta4*Xd이어야하며 가져온 .csv 파일의 D,Xa,Xb,Xc,Xd이어야하며 Beta은 찾지 못하는 계수이며 이차 오류를 최소화해야합니다. 지금까지 I DS에서, XA, XB, Xc는, 내지 X
컨텍스트 : if(condition) __builtin_unreachable();
이 완전히 제거되고 있으며, condition만큼 최적화 힌트로 사용이 answer, 나는 GCC의 __builtin_unreachable()는 다음과 같은 것이 보인다, 일부 놀라 울 정도로 영향력 성능에 영향을 미칠 수 있음을 알게 부작용이 없도록 보장 할 수 있습니다