overhead-minimization

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我在兩端使用node.js構建文件同步程序（與Dropbox不同）。我需要有數以千計的客戶端同時請求數據。這是我目前的系統：服務器推送通知客戶在網頁套接字（文件已更新）客戶隊列下載併發出HTTP請求時空閒我將以每個50 MB的壓縮塊爲單位提供數據，因此HTTP請求開銷（標頭）可以忽略不計。如果我使用的請求和推送通知的WebSockets，會有：注意的整體運行速度提升？（減少延遲，身份

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從命令行運行Julia的開銷

我最近發現了Julia，而且我從源碼上編譯它，並且一直在玩它。我有一個非常簡單的腳本，我兩個時間隨機矩陣 julia_matmul.jl N = 100 A = rand(N, N) B = rand(N, N) tic() A*B toc() 如果我從朱莉亞交互式會話運行此腳本兩次乘法，然後第二輪是相當快比第一個。但是，如果我從終端運行腳本兩次，我只會得到最慢的結果。這裏是我的結

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如何減少python中的多處理時間

我想在python中構建多處理以降低計算速度，但似乎在多處理之後，整體計算速度顯着下降。我創建了4個不同的進程，並將數據幀分爲4個不同的數據幀，這將成爲每個進程的輸入。在對每個過程進行計時後，似乎開銷成本很高，並且想知道是否有辦法減少這些間接成本。我使用的是windows7，python 3.5，我的機器有8個內核。 def doSomething(args, dataPassed,):

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測量和最小化OpenCL開銷

我有一個pyopencl程序，可以進行長時間的計算（每次運行3-5小時）。我有幾個內核在循環中一個接一個地開始。所以，我有這樣的事情： prepare_kernels_and_data() for i in range(big_number): # in my case big_number is 400000 load_data_to_device(i) # ~0.0002s

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我們如何估算壓縮文件的「開銷」？

假設我們壓縮例如.txt文件，其具有字節大小。壓縮並轉換爲.zip文件後，大小將爲字節。有沒有辦法估計或計算「開銷」的近似大小？什麼因素影響開銷大小？ Zlib計算開銷：他們說：「......只有擴展是每個16 KB塊（約0.03％）的開銷爲五個字節，加上整個流的一次性開銷爲六個字節。我只是把這個網站告訴它可以估計「開銷」的大小。注意：開銷是一些額外的數據添加到壓縮版本的數據。