速度

莫斯科国立大学的MSU Graphics & Media Lab (Video Group)出品的H.264编码器性能测试报告《Eighth MPEG-4 AVC/H.264 Video Codecs Comparison》。这个报告每年都有，这是最近的一次。它们测试了主流的H.264编码器的性能。从测试的结果来看，开源产品x264性能已经超过了商用编码器的性能。在此简单记录其结果。 一.概述 参与测试的编码器有如下几种： H.264 DivX H.264 Elecard H.264 Intel Ivy Bridge QuickSync (GPU encoder) MainConcept H.264 (software) MainConcept H.264 (CUDA based encoder) MainConcept H.264 (OpenCL based encoder) DiscretePhoton x264 非H.264 XviD (MPEG-4 ASP codec) 使用的测试序列： 序列 帧数 帧率 分辨率 视频会议 (5 个) Deadline 1374 30 352x288 Developers 4CIF 3600 30 640x480 Developers 720p 1500 30 1280x720 Presentation 548 30 720x480

以下完全是个人的一点小经验。 如果你在用电信或者联通的网络，发现 docker pull 经常只有3KB甚至2B（我碰到过）每秒，这个时候打开你的移动4G WIFI热点（未测试联通4G或电信4G），然后连接上去重新执行，很有可能你就满速了……比如我基本都是3M/s。 已在多地基站测试，屡试不爽。怀疑是总出口对海外流量进行了限制，而移动那边的海外带宽空闲可能较多……只是怀疑，有业内人士欢迎讲讲内幕。 对了，记得先改资费套餐。不写了，交话费去了。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2381612/blog/690774

有些资料显示golang的运行速度很慢，比Java慢，有时比Python慢。学习吧测试发现golang的运行速度和Java差不多。 首先，使用各种语言编写同一个CPU密集的程序sum。 C（或C++） #include <stdio.h> #include <stdint.h> #include <time.h> int main(void){ int iN; int64_t jN; scanf("%d %ld",&iN,&jN); time_t timeBegin=time(NULL); int i; for(i=0;i<iN;++i){ int64_t sum=0; int64_t j; for(j=0;j<jN;++j){ sum+=j; } printf("sum:%ld\n",sum); } time_t timeEnd=time(NULL); printf("%ds\n",(int)(timeEnd-timeBegin)); return 0; } Golang package main import "fmt" func main() { for i := 0; i < 10; i++ { var sum int64 = 0 var j int64 for j = 0; j < 1000000000; j++ { sum += j } fmt.Println("sum

前文我们已经说过了如何用freebasic编制dll被python调用，本节是通过示例来对比其运行效率。 废话不说，上代码： myfib.bas 编译后生成myfib.dll fbc -s gui -dll -export "myfib.bas" 'mylib.bas function fib Cdecl Alias "fib"( x as integer) as Integer Export if x<=1 then return 1 else return fib(x-1) + fib(x-2) end if end function 编译.dll,命名为myfib.dll,拷贝到python.exe 目录下 2. python 代码： # -*- coding: cp936 -*- from ctypes import * lib=CDLL("myfib.dll") # Fibonacci in Python def fibpy(x): if x<=1: return 1 return fibpy(x-1)+fibpy(x-2) # test fibpy(x) def sspy(x): import time t0=time.time() fibpy(x) t1=time.time() print "Python coast time:",(t1-t0) # test dll

<转帖子请注明出处> 程序员的两极分化： ①软件专业性加强。许多的软件都要做软件工程，要团队进行合作开发，单打独斗已经无法开发出功能很强的软件；这类程序员对某个编程软件要非常精通，但对其他的软件 ②个人编制一些对工作有帮助的软件。这类软件并不要求很高的安全性。方便快捷是它的特点。这类程序员所以的编程语言很多，很多语言都懂一些，但不专精。 Python ： Python 在工作中用的很多：扩展库较多、语法简洁、可以边用边写脚本、可以非常的方便。 但是有一个问题很让人困扰：要进行大规模的数据计算的时候，运行时间太长让人难以忍受。 网上查找了很多的资料，有很多的加快python的方法： + pysco: 好像速度提升不错，但是2.7以上不再支持，主要原因是它太占用资源，所以python社区把它给放弃了； + pypy ：另外再搞一个python? NO! 很明显，我要放弃很多CPYTHON中支持的资源。 +cython: 这货基本就是C语言语法、python语法的综合体。同时考虑两种语言，写程序的时候是不是更容易出错？放弃。 Freebasic ： 这个是让我兴奋而有伤感的语言。 兴奋的理由：FreeBasic支持东西太多了：跨平台、语法基本同传统的BASIC，不存在语言上的学习难度、支持指针、支持类（简易）、动态库dll,so编写、编译速度快、运行速度快（GCC相当）、帮助文件非常全面