我正在测试这段代码:
use Bench;
my $b = Bench.new;
say 'start';
my $i=0;
$b.timethese(100000, {
first => sub { while $i++ < 10000 { } },
second => sub { while $i++ < 10000 { } }
});
我收到这份报告:
Timing 100000 iterations of first, second...
first: 2.105 wallclock secs (1.786 usr
我是第一次接触Fortran,我想寻求帮助。我的代码非常简单。它只是进入一个循环,然后使用系统内部过程进入名为code的文件,并运行evalcode.x程序。
program subr1
implicit none
integer :: i,
real :: T1,T2
call cpu_time(T1)
do i=1,6320
call system ("cd ~/code; ../evalcede/source/evalcode.x test ")
enddo
call cpu_time(T2)
print *, T1,
我正在使用boost::timer来计时我的代码的一个部分。如果我用一个线程运行代码:
$ time ./runfoo 1
Took 2.08s
real 0m2.086s
user 0m1.611s
sys 0m0.475s
2.08是t.elapsed()的输出。
但是,如果我使用4个线程运行代码:
$ time ./runfoo 4
Took 2.47s
real 0m1.022s
user 0m1.834s
sys 0m0.628s
它似乎在跟踪user+sys时间,而不是实时的。
如何使它实时跟踪?我用的是Boost 1.46。更确切地说,
我正在寻找一种在Python中测量函数性能的方法,将挂钟和CPU时间分开。
我已经研究过python分析器,但是它们似乎是为了扫描程序而不是单独的功能。来自:
注意,分析器模块的设计目的是为给定的程序提供一个执行概要文件,而不是为了基准测试目的(为此,有时间获得合理准确的结果)。这尤其适用于将Python代码与C代码进行基准测试:分析器引入Python代码的开销,而不是C级函数,因此C代码看起来比任何Python代码都要快。
然后我尝试了timeit模块:,但它似乎不支持分离CPU和挂钟时间。据我所知,它只是测量总运行时间。
我要找的是这样的东西:
$ time python your
我用C++编写了一个非常简单的多线程示例。为什么多线程和单线程具有近似相同的执行时间?
代码:
#include <iostream>
#include <thread>
#include <ctime>
using namespace std;
// function adds up all number up to given number
void task(int number)
{
int s = 0;
for(int i=0; i<number; i++){
s = s + i;
}
}
int
只是想知道如何理解前5个请求图的新文物。挂钟时间是如何定义的?我有一些理论,但看到超过100%是完全放弃了我。我使用的是新的java代理。
更新
根据@lauradiane的答案:并发请求可以使百分比达到100%以上,假设我正在查看的其余端点有5个事务,每个事务完成时间为12秒。假设我在看60秒的窗口。
因此,对于并行执行这5个事务:
% of wall clock time = (5x12)/60 x 100 = 100%
如果他们按顺序执行
% of wall clock time = 12/60 x 100 = 20%
我使用Ubuntu16.04作为Windows子系统,使用gcc 5.4版本的bash。我的windows版本是windows 10主页,ram是16 10。我的cpu是i7-7700HQ。我正在我的大学学习计算机编程。这些天,我对并行编程很感兴趣,所以我已经编码了很多代码,但是也有一些问题。
int i;
int sum = 0;
clock_t S, E;
S = clock();
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for(i = 0 ; i < M ; i++){
sum++;
}
E
我想用Java做一个秒表,它不受系统时间变化的影响。
long start = System.nanoTime();
// System time changes
long stop = System.nanoTime();
long elapsed = start - stop;
因此,这个代码的问题是,当系统时间发生变化时,时间测量是错误的。
我的Ruby应用程序处理的作业每执行一次大约需要10秒。每项工作都要花费大量的时间等待IO。我有计时器,它使用简单的Time.now比较来记录每个工作阶段所需的时间:
def timer
t = Time.now
yield
(Time.now - t).seconds
end
timer do
# IO
end
=> 1.342
最初,我按顺序处理所有作业,这很好,只是机器有50%的时间是空闲的(由于IO)。
我转到一个多线程模型,以收回一些IO时间。现在,我为每个作业生成一个新线程,最多可同时执行10个线程。这很好,除了当线程在运行计时器块时被抢占时,计时器在线程休
我使用异步和aiohttp编写了一个简单的sitemap.xml检查器。我遵循了演示生产者/消费者模式的文档。但是,我注意到随着URL的扩展,它的性能似乎变慢了。我做错什么了吗?我能提高请求速度吗?
用例
当check()被赋予具有~310个链接的https://www.google.com/flights/sitemap.xml时,大约需要00:03:24分钟才能完成。如果需要,Github 来源代码是可用的。
# -*- coding: utf-8 -*-
from timeit import default_timer as timer
from sys import exit as
我正在尝试导出一个带有CALayer覆盖和随时间链接的多个附加CAAnimation的视频文件。为此,我使用AVVideoCompositionCoreAnimationTool。 我的CABasicAnimation是通过偏移它们的beginTime来链接的。在animationDidStop(_:finished:)中,我更新了相应CALayer的动画属性。 我已经从下面的代码样本中删除了大部分样板文件... /* AnimationChainer is A simple class whose instance will
* update a CALayer's model
我用Java的基本synchronized/wait实现了一个典型的条件变量:
ConcurrentHashMap incompleted = ...;
// the notifier
incompleted.remove(key);
synchronized (this) {
if (incompleted.isEmpty()) {
notifyAll();
}
}
// the waiter
synchronized (this) { // one this object for each request
while (!incompleted.isEmpty(
我已经找到了通用的Linux程序time,它需要一个命令。例如,假设我想计时foo的执行。我可以用:
time foo
它给出了这个示例输出:
real 0m8.738s
user 0m5.796s
sys 0m0.576s
然而,time的手册页似乎有点不清楚(尽管我是一个Linux新手):
时间(1) Linux用户的手动时间(1)命名时间-时间一个简单的命令或给资源使用概要时间选项命令争论...描述时间命令运行指定的程序命令与给定的参数。当命令完成时,时间会将一条消息写入标准错误,给出有关此程序运行的时间统计信息。这些统计数据包括:(i)调用与时差之间经过的实时时间;
下面的代码是客户端和服务器网络之间的简单通信,用于确定消息是偶数还是奇数。如何测量请求和响应之间的速度?我不确定我的代码是否准确地度量了它。 import xmlrpclib
import time
start = time.time()
proxy = xmlrpclib.ServerProxy("http://localhost:8000/")#manages communication with a remote XML-RPC server.
end = time.time()
#measures speed
elapsed = end - start
pr
我使用time.Now().UnixNano()来计算rpc的时间,但是我发现对time.Now().UnixNano()的第二个调用返回的时间戳比第一个调用要小。此代码属于rpc客户端。我同时执行了数万次,有时还会出现一次。
start := time.Now().UnixNano()
v := ck.Get(key)
end := time.Now().UnixNano()
if start > end {
fmt.Printf("TimeReverseErr found: callTime %v > returnTime %v\n", start, en
我在jupyter实验室的笔记本上使用了神奇的命令%%timeit。 该单元格由以下代码组成: %%timeit
scaler.fit(X_train)
grad.fit(scaler.transform(X_train),Y_train) 其中grad是sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier对象,X_train是numpy.matrix of shape:(90757,218),Y_train是numpy.array。只是说这看起来很正常,这是一个很长的计算。 嗯,我非常惊讶地看到%%timeit给出了9min 22s ± 6.01 s pe