博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:用BenchmarkDotNet给C#程序做性能测试.

上一篇博客(CI框架源码阅读笔记4 引导文件CodeIgniter.php)中,我们已经看到:CI中核心流程的核心功能都是由不同的组件来完成的.这些组件类似于一个一个单独的模块,不同的模块完成不同的功能,各模块之间可以相互调用,共同构成了CI的核心骨架. 从本篇开始,将进一步去分析各组件的实现细节,深入CI核心的黑盒内部(研究之后,其实就应该是白盒了,仅仅对于应用来说,它应该算是黑盒),从而更好的去认识.把握这个框架. 按照惯例,在开始之前,我们贴上CI中不完全的核心组件图: 由于BenchMa

第一部分:Epoll简介 . 当select()返回时,timeout参数的状态在不同的系统中是未定义的,因此每次调用select()之前必须重新初始化timeout和文件描述符set.实际上,秒,然后在文件描述符准备好之前经过了3秒,则这一次调用select()返回时tv_sec将变为2. :错误时返回-1,并且设置errno为下面几个值之一:EBADF: 给某个set提供了无效文件描述符.EINTR::等待时捕获到信号,可以重新发起调用.EINVAL::参数n为负数,或者指定的timeout

Protocol Buffers编码详解,例子,图解 本文不是让你掌握protobuf的使用,而是以超级细致的例子的方式分析protobuf的编码设计.通过此文你可以了解protobuf的数据压缩能力来自什么地方,版本兼容如何做到的,其Key-Value编码的设计思路.如果你详细了解此文,你应该就能具备自己造一套编解码轮子的能力(至少基本思路). 测试的例子 阅读图片时请对比前面的例子和表格.每个字段的名称都是包含了tag的. message S2 { optional int32 s2_1 =

ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求.前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下. 通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用. Centos Linux安装Apache Benchmark, AB压力测试工具 yum install httpd-tools

如果你正在寻找一款c++性能测试工具,那么这篇文章是不容错过的. 市面上的benchmark工具或多或少存在一些使用上的不便,那么是否存在一个使用简便又功能强大的性能测试工具呢?答案是google/benchmark. google/benchmark是一个由Google开发的基于googletest框架的c++ benchmark工具,它易于安装和使用,并提供了全面的性能测试接口. 下面我将介绍google/benchmark的安装并用一个简短的例子介绍它的简单使用. 安装google/ben

转载:https://www.zhihu.com/question/25539755/answer/44917891 CUDA 5之前的版本有OpenCL的sample,可以上网找找看 AMD APP SDK,基本上是目前最好最全的OpenCL的sample代码,很多例子都有优化. Rodinia benchmark,一个异构计算的benchmark,已经成为GPGPU研究里的通用benchmark,里面有很多OpenCL代码.Rodinia:Accelerating Compute-Inten

发现一个新的 vector graphic 的库,用 C 写的,效果丰富,接口简单,而且是 MIT License,所以想试一试.因为它支持 framebuffer,所以,在 linux 上先走一个. 项目主页:https://littlevgl.com/ 1. 文件准备 项目组织还不是很好,所以需要手动配置项目,需要的文件包括: - lvgl 主项目 - lv_driver 目前支持的驱动.基本上如果使用渲染缓存的话,只要考虑怎么把渲染缓存里的东西搬移到显示缓存中即可.即最简实现 disp_i

Abstract 问题: 1)evaluation is often not suffcient 2)biased for certain types of algorthms 3)datasets do not have common ground-truth object positions or extents 4)the initial conditions or parameters of the evaluated tracking algorithms are not the sa

MySQL有一个内置的BENCHMARK()函数,可以测试某些特定操作的执行速度. BENCHMARK(count,expr) BENCHMARK会重复计算expr表达式count次,通过这种方式就可以评估出mysql执行这个expr表达式的效率.这个函数的返回值始终是0,但可以根据客户端提示的执行时间来得到BENCHMARK总共执行的所消耗的时间,如以下这个例子 mysql> SELECT BENCHMARK(1000000,ENCODE('hello','goodbye'));+------

今天看群里有人用AI技术写了个五子棋,正好用的socket.io,本身我自己很久没看nodejs了,再加上Tcp/IP的知识一直很弱,我就去官网看了下net.socket 发现之前以为懂的一个官方例子今天再看又不懂了.所以我决定写下笔记,分析流程,别下次又搞半天..... 代码是这样的,可以自行去官网的http模块去看: const http = require('http'); const net = require('net'); const url = require('url'); //

第一部分:Epoll简介 问题 :  Select,Poll和Epoll的区别 答案 : Epoll和Select的区别 1. 遍历方式的区别.select判断是否有事件发生是遍历的,而epoll是事件响应的,一旦句柄上有事件来了,就马上选出来. 2. 数目的区别.select一般由一个内核参数(1024)限制了监听的句柄数,但是epoll通常受限于打开文件的数目,通常会打得多. 3. epoll自身,还有两种触发方式.水平触发和边缘触发.边沿触发的效率更高(高了不少,但是编程的时候要小心处理每

上一篇中我们初步体验了google benchmark的使用,在本文中我们将更进一步深入了解google benchmark的常用方法. 本文索引 向测试用例传递参数 简化多个类似测试用例的生成 使用参数生成器 向测试用例传递参数 之前我们的测试用例都只接受一个benchmark::State&类型的参数,如果我们需要给测试用例传递额外的参数呢? 举个例子,假如我们需要实现一个队列,现在有ring buffer和linked list两种实现可选,现在我们要测试两种方案在不同情况下的性能表现:

目录 BenchMark介绍 开始前的步骤 例子 代码 报告 注解介绍 @BenchmarkMode @OutputTimeUnit @Iteration @WarmUp @State @Fork @Meansurement @Setup @TearDown @Benchmark @Param BenchMark介绍 最近大佬叫我做下Benchmark,之前一直没接触过,顺便学习一波. BenchMark 又叫做基准测试,主要用来测试一些方法的性能,可以根据不同的参数以不同的单位进行计算(例如可

翻译 HPatches:手工和学习本地描述符的基准和评估——http://tongtianta.site/paper/8979 摘要:在本文中,我们提出了一个评估本地图像描述符的新基准.我们证明现有数据集和评估协议没有明确指出评估的所有方面,导致文献中报告的结果含糊不清和不一致.此外,由于最近通过从大注释数据集中学习它们而获得的局部描述符的改进,这些数据集几乎饱和.因此,我们引入了一个适用于训练和测试现代描述符的新的大型数据集,以及在匹配,检索和分类等几个任务中严格定义的评估协议.这允许在不同的

前言 基准测试(benchmark)是 go testing 库提供的,用来度量程序性能,算法优劣的利器. 在日常生活中,我们使用速度 m/s(单位时间内物体移动的距离)大小来衡量一辆跑车的性能,同理,我们可以使用"单位时间内程序运行的次数"来衡量程序的性能. 在日常开发中,如果和同事在代码实现上有分歧,不用多费口舌,跑个分就知道谁牛X. 注意:在进行基准测试时,硬件资源直接影响测试结果,为了保证测试结果的可重复性,需要尽可能地保证硬件资源一致.(单一变量原则) 快速开始 创建项目 l

前言 基准测试(benchmark)是 go testing 库提供的,用来度量程序性能,算法优劣的利器. 在日常生活中,我们使用速度 m/s(单位时间内物体移动的距离)大小来衡量一辆跑车的性能,同理,我们可以使用"单位时间内程序运行的次数"来衡量程序的性能. 在日常开发中,如果和同事在代码实现上有分歧,不用多费口舌,跑个分就知道谁牛X. 注意:在进行基准测试时,硬件资源直接影响测试结果,为了保证测试结果的可重复性,需要尽可能地保证硬件资源一致.(单一变量原则) 快速开始 创建项目 l

这是c++性能测试工具教程的第四篇文章,从本篇开始我将逐步介绍一些性能测试的高级技巧. 前三篇教程可以看这里: c++性能测试工具:google benchmark入门(一) c++性能测试工具:google benchmark入门(二) c++性能测试工具:计算算法的时间复杂度 本文将会介绍如何使用模板以及参数生成器来批量生成测试用例,简化繁琐的性能测试代码. 测试对象 这次测试的对象是标准库的vector,我们将会在vs2019 16.10和Linux + GCC 11.1上进行测试.为了代

这是一个很久以前的例子,现在在整理资料时无意发现,就拿出来再改写分享. 1.需求 1.1 基本需求: 根据输入的地址关键字,搜索出完整的地址路径,耗时要控制在几十毫秒内. 1.2 数据库地址表结构和数据: 表TBAddress 表数据 1.3 例子: e.g. 给出一个字符串如“广 大”,找出地址全路径中包含有“广” 和“大”的所有地址,結果如下: 下面将通过4个方法来实现,再分析其中的性能优劣,然后选择一个比较优的方法. 2.创建表和插入数据 2.1 创建数据表TBAddress use te

第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel,是真尼玛的累,虽然那个时候C#还很菜,也想能不能通过程序来批量获取(所以平时想法要多才好).几经周折,终于发现了HtmlAgilityPack神器,这几年也用HtmlAgilityPack采集了很多类型数据,特别是足球赛事资料库的数据采集以及天气数据采集,都是使用HtmlAgilityPack,所以

作为REGEX的例子,代码9.3显示了一个给定的文件有多少行,具有给定的模式,通过命令行输入(注:有更有效率的方式来实现这个功能,如Unix下的grep命令,在这里只是给出了另一种方式).这个程序像下面这样执行: program_name.py file_name pattern 这里file_name是文件的名字,pattern是需要查找的模式: 列表9.3:计算多少行包含有一个用户给定的模式 import re,sys rgx = re.compile(sys.argv[2]) counte