如何计算以千字节每秒为单位的传输速率，我使用了秒表但它不起作用，因为它给我一个关于div为零的错误(count/0)publicvoidsendFile(stringfilePath){StopwatchstopWatch=newStopwatch();FileInfofile=newFileInfo(filePath);try{intfileSize=(int)file.Length;Program.mainForm.MaxProgressBarHandler(fileSize);byte[]fileDetial;stringdetail=file.Name+","+fileSize

我在ISP公司工作。我们正在为我们的客户开发速度测试器，但在TCP速度测试方面遇到了一些问题。一个客户端的总持续时间为102秒，传输100MB数据包大小为8192。100.000.000/8192=12.202个数据包。如果客户端每隔一个数据包发送一个ACK​​，这似乎需要很多时间来传输ACK。假设客户端发送6000个ACK​​，RTT为15毫秒-即6000*7.5=45.000毫秒=45秒仅用于ACK？如果我对Mbit/s使用此计算:(((sizeof_download_in_bytes/durationinseconds)/1000)/1000)*8=Mbp/s我将得到以Mbp/s

TL;DR:我想找到一种方法来给物体一个脉冲，使这个物体的速度与场景大小精确成正比。我目前正在构建一个SpriteKit游戏，它将在许多不同的屏幕尺寸上可用，我的场景将自身调整为与其View相同的点大小(scene.scaleMode=.ResizeFill)，当我在其他设备而不是我开发的设备上启动我的游戏时，我注意到:节点大小太小物体的速度太慢(我给物体速度的方法是在它们的物理体上调用applyImpulse(:_))。我想我通过一个简单的比例运算解决了大小问题:我查看了具有正确对象大小的场景的objectArea/sceneArea比率，而不是为我的对象提供固定尺寸，我只是简单地给

在彻底分析我的程序后，我已经能够确定它正在被矢量化器减慢。我正在处理文本数据，两行简单的tfidfunigram向量化占用了代码执行总时间的99.2%。这是一个可运行的示例(这会将一个3mb的训练文件下载到您的磁盘，省略urllib部分以在您自己的示例上运行):######################################LoadingData#####################################importurllibfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportnltk.

我在几个页面上运行了GooglePageSpeedFirefox扩展程序，在“高效的CSS选择器”下，它列出了我的CSS中效率低下的各种内容。但有些消息似乎有点神秘-这些(粗体)是什么意思:div#menuh3.soonsmallTagkeywith2descendantselectorsandIDoverlyqualifiedwithtagandClassoverlyqualifiedwithtagtable.datatr:nth-child(2n)tdTagkeywith2descendantselectorsandClassoverlyqualifiedwithtagtable.

我有一个包含155,000行和12列的数据框。如果我使用dataframe.to_csv将其导出到csv，则输出为11MB文件(即刻生成)。但是，如果我使用to_sql方法导出到MicrosoftSQLServer，则需要5到6分钟!没有列是文本:只有int、float、bool和日期。我见过ODBC驱动程序设置nvarchar(max)的情况，这会减慢数据传输速度，但这里不是这样。关于如何加快导出过程有什么建议吗？导出11MB数据需要6分钟，这使得ODBC连接实际上无法使用。谢谢!我的代码是:importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_eng

我希望我的所有用户都能够非常快速地读取和写入数据存储。看起来MongoDb的读取速度非常快，但是如果需要将一个主数据库放置在离客户端很远的地方，那么写入似乎会非常非常慢。Couchdb似乎读取速度很慢，但是在客户端离主服务器很远的情况下，写入情况如何。使用couchdb，我们可以拥有多个主Node，这意味着我们始终可以在客户端附近拥有一个写入Node。在我们的用户群分布在很远的地理位置的情况下，couchdb的写入速度实际上是否比mongodb更快？我很想使用mongoDb，因为它的速度非常快，但是我的一些用户离onlymaster很远，会有很糟糕的体验。对于全局范围内的系统类型，co

在比较指针的两种变体(经典指针与shared_ptr)时，我对程序运行速度的显着提高感到惊讶。为了测试2DDelaunay增量插入算法已被使用。编译器设置:VS2010(release)/O2/MD/GL,W7Prof,CPU3.GHZDualCore结果:shared_ptr(C++0x00):N[points]t[sec]1000006200000113000001690000036指针:N[points]t[sec]1000000,5200000130000029000004shared_ptr版本的运行时间大约长10倍。这是编译器设置造成的还是C++0x00shared_ptr

这个问题是关于访问数组和slice元素的速度，而不是关于将它们作为参数传递给函数的效率。在大多数情况下，我希望arrays比slices更快，因为slice是一种描述数组连续部分的数据结构，因此可能会有额外的访问slice元素(间接访问其底层数组的元素)时涉及的步骤。所以我写了一个小测试来对一批简单的操作进行基准测试。有4个基准函数，前2个测试globalslice和全局数组，另外2个测试localslice和本地数组:vargs=make([]byte,1000)//Globalslicevarga[1000]byte//GlobalarrayfuncBenchmarkSliceGl

这个问题是关于访问数组和slice元素的速度，而不是关于将它们作为参数传递给函数的效率。在大多数情况下，我希望arrays比slices更快，因为slice是一种描述数组连续部分的数据结构，因此可能会有额外的访问slice元素(间接访问其底层数组的元素)时涉及的步骤。所以我写了一个小测试来对一批简单的操作进行基准测试。有4个基准函数，前2个测试globalslice和全局数组，另外2个测试localslice和本地数组:vargs=make([]byte,1000)//Globalslicevarga[1000]byte//GlobalarrayfuncBenchmarkSliceGl