序: 在之前的测试中,我们比较了四种读入方式,发现使用读入优化是最快的选择,但是我们知道fread()是比它更快的方法.这一次,我们对比四种读入优化,探寻C++读取速度的极限. 分别是getchar()两种方式以及fread()两种方式. 测试数据为1e5,1e6,1e7的大小,每次测试循环5次或7次,力求测试结果的稳定性.(共测试6次) 首先是两种getchar()读入,由于在之前的测试中出现过,故只附代码. inline void read1(int &curr) { static char

上篇博客(在github上写个人简历——最简单却又不容易的内容罗列)介绍了我在github上放的一个个人在线简历,有朋友看了后告诉我一个很大缺陷,使用github挺慢的,每次看的时候都很慢,第一反应这问题我可解决不了,后来想到是否可以利用缓存,至少第二次看的时候会快一些,但缓存机制大部分依赖于浏览器,而且默认都用了,还是很慢,所以此路不通. application cache 忽然灵光一现(原谅我愚笨,其实应该很快想到的),前段日子在看html5的东西,当时觉得application cache

续之前那篇随笔 前天写完随笔后,很自豪的拿出来去跟带我入数据挖掘和SAS基础的大牛@八公炫耀,然后收获了一堆时间序列的材料,非常感谢大牛! ARIMA就是看图形,ACF和PACF,原理不需要知道,因为软件已经帮我们解动态方程了 总结下来就是 1)ARIMA关键是看图形,看ACF和PACF,公式啥的不一定要了解的很清楚,因为软件已经帮忙解动态方程了. 2)据说auto.arima是根据AIC统计量选取的,不是一直都能得到最稳健的结果.所以自己手工调试还是很重要的(还是要看数据) 3)关键点是序列的

推荐使用.相比RServe更灵活,效率更高. 基本步骤 1.  R中需要安装rJava包. 2.  系统变量Path加上 C:\Program Files\R\R-3.0.1\bin\i386;C:\Program Files\R\R-3.0.1\library\rJava\jri 系统变量Classpath加上: C:\Program Files\R\R-3.0.1\library\rJava\jri\JRI.jar 3.  项目中加入JRI.jar, JRIEngine.jar, REngi

根据计算公式实现预测线 作者:狐狸家的鱼 GitHub:八至 之前有一篇博客简单写了一个模拟demo,根据物体当前的速度和方向预测多少时间后所在的位置,具体计算是参考<(译)计算距离.方位以及更多经纬度之间的点>,现在重新用计算公式实现,代码如下: let from, to; let createVelLine = obj => { const DEG2RAD = Math.PI / 180; const RAD2DEG = 180 / Math.PI; const radius = 6

fread可以加快读入速度,尤其是读特大的二进制文件. #include <cctype> typedef long long LL; char buf[100000],*p1=buf,*p2=buf; inline char nc(){ return p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,100000,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++; } inline bool rea(int & x){ char c=nc();x=0;

创建储存用户账号密码的文件: void Create_File() { FILE *fp; if ((fp = fopen("users.txt","rb"))==NULL) /*如果此文件不存在*/ { if ((fp = fopen("users.txt","wb+"))==NULL) { outtextxy(, , "无法建立文件!"); } } } 关于文件读写: r 只读 为输入打开一个文本文件(

在数据分析的过程中,外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分,而Python和R在这方面大同小异,且针对不同的包或模块,对应着不同的函数来完成这部分功能: Python 1.TXT文件 导入: 以某证券软件导出的txt格式股票数据为例: 方式1: with open(r'C:\Users\windows\Desktop\test\input\SH#600216.txt','r') as s: data_raw = s.readlines() data_raw 可以看到,通过readlines(

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<

开学的时候,男神给了数据(.xlsx格式)让用R语言分析分析,作为编程小白,读了一天都没读近R,更别提如何分析了. 现在小伙伴们都喜欢读txt 和csv格式的,好多xlsx的表格读不进R,将xlsx格式另存为csv格式就可以读进去啦.但偶尔会有格式不兼容的情况,会干掉有些数据,导致我们最后跑出的结果和男神给的案例结果不一样.其中一种解决方法是(我认为好用的): (1)安装xlsx包时会提醒需要rJava包,而rJava包需要配置电脑的环境变量,没有环境变量会导致包装不上,装不上! 首先电脑要安装

第一章 R简单介绍 本章概要 1安装R 2理解R语言 3执行R程序 本章所介绍的内容概括例如以下. 一个典型的数据分析步骤如图1所看到的. 图1:典型数据分析步骤 简而言之,现今的数据分析要求我们从多种数据源中获取数据.数据合并.标注.清洗和分析.而且把分析的结果进行展示,形成报告或者系统.辅助决策.R可以满足现今数据分析的要求. 为什么用R? R是一个适合统计分析和画图的环境与语言.它是开源.免费的.获得世界范围社区支持. 统计分析和画图工具已经非常多了.比如:SPSS.SAS.Excel,S

分析文本内容基本的步骤:提取文本中的词语 -> 统计词语频率 -> 词频属性可视化.词频:能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多.词云:让词语的频率属性可视化,更加直观清晰.文本下载地址(http://www.yuandn.com/booktxt/59797/#download 效果图是将老九门12章后面内容删除后结果) 目录: 效果示例图 分词包介绍及安装 词云包介绍安装 分词统计 词云展现  效果示例图: 分词包介绍及安装: R分词包:Rwordseg.r

前言 本文的目的很明确:介绍如何将二维数组传递进显存,以及如何将二维数组从显存传递回主机端. 实现步骤 1. 在显存中为二维数组开辟空间 2. 获取该二维数组在显存中的 pitch 值 (cudaMallocPitch 实现) 3. 将二维数组传递进显存 (cudaMemcpy2D 实现) 4. 在显存中对该二维数组进行处理 (目前必须按照 1 维数组的规则进行处理) 5. 将结果传递回内存 (cudaMemcpy2D实现) 重要概念 - pitch 对于内存的存取来说,对准偏移量为2的幂(现在

本文是对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)的一些总结.  第一:先对 SQL Server查询性能优化——堆表.碎片与索引(一)中的例一的SET STATISTICS IO之后出现的关键信息如下 表 'T_EPZ_INOUT_ENTRY_DETAIL'.扫描计数 1,逻辑读 4825 次,物理读 6 次,预读 19672 次. 这句解释一下.(有些内容来自网络,有些内部是自己的理解.)   SQL SERVER 数据库引 擎当遇到一个查询语句时,SQL SERVER数据

1 简介 R是统计计算的强大工具,而JAVA是做应用系统的主流语言,两者天然具有整合的需要.关于整合,一方面,R中可以创建JAVA对象调用JAVA方法,另一方面,JAVA中可以转换R的数据类型调用R的函数,互相取长补短.现在也有一个项目JGR,用JAVA做R的图形界面,可以实现高亮显示自动补全等,还能让JAVA和R互相调用. 关于R中调用JAVA,我想主要是为了利用其面向对象的特性,毕竟R语言近来很致力于向面向对象发展,有个很好的项目rJava可以实现,在www.rforge.net/rJava

与解码相关的主要代码在上一篇博客中已经做了介绍,本篇我们会先讨论一下如何控制解码速度再提供一个我个人的封装思路.最后回归到界面设计环节重点看一下如何保证播放器界面在缩放和拖动的过程中保证视频画面的宽高比例. 一.解码速度 播放器播放媒体文件的时候播放进度需要我们自己控制.基本的控制方法有两种: 根据FPS控制视频的播放帧率,让音频跟随. 控制音频的播放解码速度,让视频跟随. 媒体文件在编码的时候,正常情况下视频数据和音频输出是交替写入的.换句话说,解码每一帧视频数据伴随需要播放的音频数据也应该被

R是统计计算的强大工具,JAVA是做应用系统的主流语言.JAVA负责系统的构建,R用来做运算引擎,从而实现应用型和分析性相结合的系统. 一.Rserve(远程通信模式) Rserve是一个基于TCP/IP的服务器,通过二进制协议传输数据,可以提供远程连接,使得客户端语言能够调用R. Rserve作为一个package发布在CRAN上,可以直接使用install.packages("Rserve")进行安装.需要使用时在R控制台下加载该包,然后输入命令Rserve(),开启服务器就可以供

本文对应<R语言编程艺术> 第14章:性能提升:速度和内存: 第15章:R与其他语言的接口: 第16章:R语言并行计算 ========================================================================= 性能提升:速度和内存 要使R代码运行速度更快,有以下建议: 通过向量化的方式优化.使用字节码编译等: 将代码中最消耗CPU的核心部分用编译型语言编写,如C或C++: 将代码用某种并行的方式编写. 消除显示循环: 采用向量化提升速度

前言 本文的目的很明确:介绍如何将二维数组传递进显存,以及如何将二维数组从显存传递回主机端. 实现步骤 1. 在显存中为二维数组开辟空间 2. 获取该二维数组在显存中的 pitch 值 (cudaMallocPitch 实现) 3. 将二维数组传递进显存 (cudaMemcpy2D 实现) 4. 在显存中对该二维数组进行处理 (目前必须按照 1 维数组的规则进行处理) 5. 将结果传递回内存 (cudaMemcpy2D实现) 重要概念 - pitch 对于内存的存取来说,对准偏移量为2的幂(现在

JAVA 调用 R 语言 1       简介 R是统计计算的强大工具,而JAVA是做应用系统的主流语言,两者天然具有整合的需要.关于整合,一方面,R中可以创建JAVA对象调用JAVA方法,另一方面,JAVA中可以转换R的数据类型调用R的函数,互相取长补短.现在也有一个项目JGR,用JAVA做R的图形界面,可以实现高亮显示自动补全等,还能让JAVA和R互相调用. 关于R中调用JAVA,我想主要是为了利用其面向对象的特性,毕竟R语言近来很致力于向面向对象发展,有个很好的项目rJava可以实现,在w

缓冲区溢出漏洞实验 (一)何为缓冲区溢出漏洞 缓冲区溢出是指程序试图向缓冲区写入超出预分配固定长度数据的情况.这一漏洞可以被恶意用户利用来改变程序的流控制,甚至执行代码的任意片段.这一漏洞的出现是由于数据缓冲器和返回地址的暂时关闭,溢出会引起返回地址被重写. (二)实验初始设置 1.Ubuntu 和其他一些 Linux 系统中,使用地址空间随机化来随机堆(heap)和栈(stack)的初始地址,这使得猜测准确的内存地址变得十分困难,而猜测内存地址是缓冲区溢出攻击的关键.因此本次实验中,我们使用以