在python中，单个数字的大型np.array之间的==比较会很低吗？我使用line_profiler来定位代码中的瓶颈。瓶颈只是一个固定数字的一维np.array之间的简单比较。它占总运行时间的80%。我做错了什么导致它这么慢吗？有什么方法可以加速它吗？ 我尝试使用多处理，然而，在测试代码
浏览 15提问于2019-06-05得票数 1
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我正在尝试找到一种方法来加速我的代码。 pred = self.sess.run([self.mdl.predict_op], feed_dict) rank = np.where(sort==truth)[0][0] + 1
浏览 2提问于2016-12-23得票数 0
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几天来，内容辅助的工作非常慢，几乎需要7-10秒来帮助处理任何import语句或其他东西。有什么方法可以让我加速它的行动吗？
谢谢-Aj
浏览 2提问于2011-08-09得票数 3
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我正在使用8Gb Mac上的WebStorm来编辑离子型/cordova应用程序的源文件。最近，尽管我的应用程序很小，但WebStorm的工作速度非常慢(按下每一个键都需要几秒钟的时间！)我已经分配了2000兆，但它还没有用完内存吗？
为什么这么慢？它为什么要用这么多内存？有什么功能我可以关掉来加速吗？
浏览 0提问于2016-04-09得票数 11
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因此，在我当前的代码中，我使用将列表转换为集合。然而，它的速度非常慢。有没有一种更快/无映射的方法来加快速度？无论如何，基本上我必须将np.array转换为set，然后比较该set以查看与它们重叠的部分。但是，它非常慢。有没有什么方法可以用来加速这个转换呢？
浏览 1提问于2016-05-10得票数 1
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我使用的是std::map (VC++实现)，通过map的find方法进行查找有点慢。是否可以通过映射的自定义键比较覆盖来提高此std::map查找的性能？例如，也许std::string < compare在比较数据之前不考虑简单的string::size()比较？
有没有其他加速比较的想法？在我的情况下，map将始终包含< 15个元素，但它会被不间断地查询，并且性
浏览 0提问于2008-11-01得票数 11
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我知道我可以做一个：VALUES ( "Joe", 31, "2016-05-01 00:00:10" ) SELECT num FROM MyTable WHERE num = 31 AND dateCreated = "2016-05-01 00:00:10"但是这非常慢，因为它在每次
浏览 6提问于2016-06-10得票数 0
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如何用有限的慢网络在两个很远的站点之间同步许多小文件，而站点B有站点A的旧副本。我能用git来加速这项工作吗？通常我喜欢使用winrar将站点A数据添加到pakage中，将机器人复制添加到站点B中，但是这样可以在站点B上浪费旧副本。
如果直接使用机器复制，速度会非常慢，因为这么多的小文件.现在我知道git可以通过压缩传输不同的文件。我是否应该在站点B上创建一个空的git存储库，并将
浏览 0提问于2011-09-23得票数 2
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我目前使用rsync备份虚拟磁盘。但是这个程序处理大文件的速度非常慢，因为它试图在应该删除数据的地方找到相似之处。
我不使用cp，因为底层文件系统是ZFS，每次备份后都会生成快照。这允许有某种类型的文件删除，并在几个月内保留备份。因此，只编写修改过的数据是非常必要的。
我正在寻找一个类似于哑rsync**的程序:只
浏览 0提问于2017-02-12得票数 1
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我需要加速以下代码：N在30附近，所以代码非常慢(在我的笔记本上大约需要33个小时)。函数f()的参数是索引i的二进制表示，f()可以是任意的可向量函数。我不是专家，但为了加快代码的速度，我想去掉for循环，这意味着我需要将f()的参数向量化。这可以通过以下代码来实现：
list(itertools.
浏览 4提问于2016-10-31得票数 8
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我使用R来解析来自网站的XML数据。我有一个包含20,000行URL的列表，需要从中提取数据。我有一个使用for循环来完成这项工作的代码，但它非常慢(大约需要。12小时)。我想过使用并行处理(我可以访问多个CPU)来加速它，但是我不能让它正常工作。使用数据表而不是数据框会更有效吗？有没有什么方法可以加速
浏览 1提问于2020-05-31得票数 0
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现在，我使用一个for循环来实现这一点。但是它非常慢，因为我必须在一次迭代中获取大约1000次数据。下面是一个最低限度的工作示例。import numpy as npidx = np.array([1, 5, 89, 54])
# I us
浏览 2提问于2020-12-12得票数 7
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我有一个具有非常简单结构的真/假值数组：positions = np.array([True,为此，我提出了两种不同的方法：这两个版本都给出了我想要的结果，倍)搜索运行速度为5 ms(比纯迭代运行快2倍)搜索运行900 s(比纯Python的速度快1,200倍)
浏览 8提问于2020-06-14得票数 1
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我用GLPKMathProgInterface和JuMP写了一个程序来解决Julia中的一个线性规划问题。Julia代码由python程序调用，该程序通过多个命令行调用运行Juila代码的多个实例。虽然我对实际求解器的性能非常满意，但初始化速度非常慢。我想知道是否有加速这一过程的方法。例如，如果我只是将以下内容保存到一个文件中并运行它
浏览 0提问于2018-04-04得票数 14
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加速元胞自动机
、、
用某种算法或诸如此类的方法来加速元胞自动机是可能的吗？我使用的是，它工作得很好，但问题是，当我使用大于128x128单元的网格时，它会变得非常慢。我不认为这与代码或XNA处理纹理和绘图的方式有关，但更新这么多单元格(即评估每个单元格的邻居并基于每个单元格的新状态)是一个计算的。
当然，理想的元胞自动机应该是无限大的，但在现实中这是不可能做到的。
浏览 25提问于2012-01-11得票数 0
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由于积压问题，我们需要将一行中的字符串与所有其他行中的相同字符串进行比较。此比较需要检查两个字符串中是否存在一个字符的差异。如果找到匹配项，则注册包含几乎相同值的行。下面的代码可以工作，但是在处理700k记录时速度非常慢。in enumerate(matches) if x]
DFtwo = DF.apply(lambda row: func(row['String']), axis = 1) 对于如何在Pandas中加速，有什么
浏览 4提问于2020-08-20得票数 0
短版本:在碰撞检测的中间阶段或狭窄阶段，是否有任何加速结构组织网格的顶点(例如AABB树、八叉树、四叉树)来处理网格的实例，这些实例是经过调整、调整大小和/或旋转的？长篇版本:假设一个凹面网格由非常多的三角形(例如200 k)组成，而我不能使用凸分解来执行碰撞检测。通常使用的最有效的解决方案是使用加速结构组织网格的顶点，以快速修剪网格中可能与之发生碰撞的部分。由于实例可以调整、旋转和调整大
浏览 0提问于2015-12-24得票数 3
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我将Django与jqGrid结合使用，并通过AJAX加载页面。有时，查询非常复杂，页面加载非常慢，因为远端页面的速度要慢得多(这是意料之中的，结果通常会超过100k个对象)。我认为结果缓存可以解决这个问题，增加加载第一个页面的时间，但随后会大大加速后续页面的加载。
相反，它使得第一个页面的加载速度非常慢，甚至后续页面也要花费很多时间(在标准PC上需要11秒)。我正在使用locmem缓存后端。有什么想法吗</
浏览 8提问于2011-09-07得票数 0
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同步OneWay操作不是几乎和真正的异步方法一样多吗？无论如何，我让它在异步操作模式下工作。但。它非常非常慢。我每秒能收到一条消息，可能会更多一点。这是意料之中的吗?或者有什么方法可以通过异步操作来加速这一过程？我不需要它是异步的，除了WP7要求它之外的任何特殊原因...
浏览 0提问于2011-07-30得票数 1
目前，我正在迭代所有ID值，并使用_update更新每个文档。此过程运行良好，但速度非常慢，大约需要8个小时处理28万个文档。
你有什么想法可以让我加速这个过程吗？是否可以一次更新多个文档，并为每个文档分配不同的字段值。
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
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