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我使用下面的代碼計算7天的總結窗口（期待的未來）： def for_window(g, win=7): g = g.set_index('date').resample('D')['value'].sum() g['roll'] = g.sort_index(ascending=False).rolling(window=win, center=False, min_perio

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如何從簡單的長（大）文本中以最小的損失時間向數組添加獨特的單詞？

我想從我的長文本中獲取數組中的所有獨特單詞。你可以在這裏看到我的例子代碼，但我THIK它不表現爲： $text = $_REQUEST['text']; $text = mb_strtolower($text); $text = $this->TimesNewRoman($text); $text = $this->Tajikan($text); $text = $this->DS

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等到選項JMeter

我想知道JMeter是否有一個選項，您可以等待某個元素消失。舉例說明只有一次加載欄完成或不再可見後才進行。（也能夠監視所花費的時間長度）我已經通過寫它作爲webdriver測試，然後在JMeter中運行它作爲Junit測試，但想知道是否有更簡單的解決方案。任何想法表示歡迎:)

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使用R排除觀察值後快速找到分組的最小值

我需要在非常大的數據集（包含多個組）的情況下執行類似於以下的操作，並在某處使用.SD緩慢讀取。有沒有更快的方法來執行以下操作？更準確地說，我需要創建一個新列，其中包含每個組的最小值，排除該組中的某個觀察子集（類似於Excel中的minif）。 library(data.table) dt <- data.table(valid = c(0,1,1,0,1), a = c(1,

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如何優化Robot Framework以加速對Angular應用程序的測試？

我知道優化Robot Framework的基本知識，以提高正常應用程序的速度，但這不是一個正常的應用程序。這不是一個儘可能快的問題，因爲如果代碼在Angular應用程序上執行得太快，它會嘗試點擊未啓用或可見的元素或尚不存在的元素。定時問題比比皆是，結果是我使用關鍵字（下方）來普遍減慢我的程序。問題在於它是硬編碼的，我正在尋找一個更「程序化的」（程序？我不知道確切的術語）解決方案，它將等待元素被點擊

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性能：Matlab的VS C++矩陣向量乘法

序言前段時間我問一個關於VS的Python（Performance: Matlab vs Python）Matlab的性能問題。我很驚訝Matlab比Python更快，特別是在meshgrid。在討論這個問題時，有人指出我應該在Python中使用包裝來調用我的C++代碼，因爲我也可以使用C++代碼。我在C++，Matlab和Python中擁有相同的代碼。雖然這樣做，我再次驚訝地發現matlab

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查找重複項並返回列表（類）在一個快速的方式

我有一個類「litem」包含字符串，整數和雙打。我有一個名爲「myList」的List（litem）。我想根據litem.c1在myList中找到重複項，它是litem的一個字符串元素。我需要修改這些重複的元素，將它們連接到具有唯一ID的重複對。問題是我的數據很大，我的代碼很慢。 myList有220萬個條目。我找到了重複這樣： var duplicateItems = myList

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Qt QML應用在IOS工作緩慢，JIT被禁用

我正在開發QML基於iPhone的應用程序，在macbook上工作IOS 11（塞拉利昂）。我使用Qt 5.9.1構建，最新版本爲xCode。一切工作正常，但在「應用程序輸出」有警告「QIT禁用JIT。屬性綁定和動畫將非常緩慢。請訪問https://wiki.qt.io/V4瞭解您的平臺可能的解決方案。」我試圖通過編輯qv4global_p.h文件啓用JIT，如上面的網頁所述，但它沒有幫助。

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大熊貓檢查平等太慢使用

我有一個檢查從一個DataFrame更改爲另一個的記錄的要求。它必須匹配全部列。一個是excel文件（new_df），一個是SQL查詢（sql_df）。形狀是〜20,000行×39列。我認爲這將是df.equals(other_df) 目前我使用下面的工作： import pandas as pd import numpy as np new_df = pd.DataFrame({'ID'

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Keras VGG16預測速度緩慢

我正在研究這個轉移學習個人項目的特徵提取器，並且Kera的VGG16模型的預測函數看起來很慢（一批4幅圖像需要31秒）。我確實期望它很慢，但不確定預測函數是否比應該慢。 data = DataGenerator() data = data.from_csv(csv_path=csv_file, img_dir=img_folder, batch_size=ba