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我正在比較Julia計算3D空間中兩組點之間的歐幾里德距離與C中的等效實現之間的距離。驚訝地看到，（對於這種特殊情況下，我的具體實現）Julia是比C快22％。當我還包括在朱莉婭版本@fastmath，這將是比C 這導致更快的甚至83％對我的問題：爲什麼？無論是朱莉婭比我原本想象的更加神奇或我在C做的事情效率非常低。我打賭我的錢在後者上。有關實施細節的一些：在朱莉婭我用的Float64二維數組

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導入UnityEngine.Experimental.Director時出現錯誤

今天我在Internet上搜索Unity Runtime Level Editor，發現GILES。我輸入並設置API兼容性級別到.NET 2.0，但我不能解決這個錯誤： Assets/GILES/Settings/pb_Config.cs(75,36): error CS0234: The type or namespace name Director does not exist in the

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將動態類型的實例傳遞給通用類中的泛型方法

我有一個泛型類，公開泛型方法。此方法接收通用對象的實例作爲參數並修改此實例。 Example類： public class GenericClass<T> { public T GenericMethod(T obj) { // modify the object in some (arbitrary) way IEnumerable<FieldInf

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嵌套for循環的運行時間是O（n^2）？

我有這些嵌套循環 int sum = 0; for (int n = N; n > 0; n = n/2) { for (int i = 0; i < n; i++) { sum++; } } 外環拋出我從一點點。運行時仍然是O（n^2）還是別的？

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C++掌握對象的ID在運行時

讓我們假設我們有以下對象： struct A{ static const int ID = 1; }; struct B{ static const int ID = 2; }; struct C{ static const int ID = 3; }; struct D{ static const int ID = 4; }; st

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通過tensorflow監測訓練獲得運行時統計信息

我試圖通過遵循運行時統計指令here來獲得我的張量流代碼配置文件（網絡中每層的運行和內存消耗）。據我瞭解，我需要創建運行選項像這樣 run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE) run_metadata = tf.RunMetadata() 運行的元數據，並將其傳遞給sess.run 然而，正如我也嘗試使用

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嵌套循環的大O，有不同的迭代？

我在計算迭代依賴於外部循環的兩組代碼示例的Big O運行時遇到了一些麻煩。我對Big O運行時間有了基本的瞭解，並且我可以計算出更簡單的代碼示例的運行時間。我不太確定某些線路是如何影響運行時間的。我會考慮這第一個O（n^2）。但是，我不確定。 for(i = 1; i < n; i++){ for(j = 1000/i; j > 0; j--){ <--Not sure if this is

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運行期間多語言的Android應用程序？

我的目標是在運行期間將應用程序語言從英文更改爲中文，有什麼建議嗎？ language_spinner = (Spinner)findViewById(R.id.settings_language_spinner); language_spinner.setOnItemSelectedListener(new OnItemSelectedListener() { public vo

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的Java執行命令行，當它要求隨時更換[Y/N]

我在我的Java程序運行一個命令調用java.lang.Runtime.exec（...），說： ffmpeg -i input.mp4 output.mp4。這簡直是傳遞給我的功能來運行： private static void RunCommand(String command) throws InterruptedException { try { // Exec

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的Java執行命令不代碼

我在我的Java程序運行一個命令調用java.lang.Runtime.exec（...）工作（一些FFMPEG命令）簡單地傳遞給我的功能： private static void RunCommand(String command) throws InterruptedException { try { // Execute command Process