我试图在Python中提出一个regexp,它必须匹配任何字符,但避免使用三个或更多连续的逗号或分号.换句话说,只允许最多两个连续的逗号或分号.
所以这就是我现在所拥有的:
^(,|;){,2}([^,;]+(,|;){,2})*$
它似乎按预期工作:
>>> r.match('')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af8407e8>
>>> r.match('foo,')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af840750>
>>> r.match('foo, a')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af8407e8>
>>> r.match('foo, ,')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af840750>
>>> r.match('foo, ,,a')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af8407e8>
>>> r.match('foo, ,,,')
>>> r.match('foo, ,,,;')
>>> r.match('foo, ,, ;;')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af840750>
但是当我开始增加输入文本的长度时,正则表达式似乎需要更多时间来给出响应.
>>> r.match('foo, bar, baz,, foo')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af8407e8>
>>> r.match('foo, bar, baz,, fooooo, baaaaar')
<_sre.SRE_Match object at 0x7f23af840750>
>>> r.match('foo, bar, baz,, fooooo, baaaaar,')
<_sre.SRE_Match object at …我有一个带有WebView的应用程序.当Activity暂停(onPause)时,我调用适当的webview.onPause和webview.stopTimers,这些与Activity.onResume方法中的webview.onResume和webview.resumeTimers平衡.
现在,当我在webview中加载www.google.com,然后将应用程序放在后台时,它仍将使用高达30%的CPU!这太过分了.
我执行了方法分析,发现WebViewCoreThread每隔100ms运行一次MessageQueue.nativePollOnce - > WebViewCore.nativeSetScrollOffset,这导致重新绘制webview(在bakground中)(WebViewCore.nativeDrawContent).
这是一般的WebView问题还是我的应用程序中的问题？
如果我有以下代码
clock_t t;
t = clock();
//algorithm
t = clock() - t;
t将等于运行程序的滴答数.这与CPU时间相同吗？有没有其他方法来衡量C++中的CPU时间？
操作系统 - Debian GNU/Linux我对任何有用的东西持开放态度.我想比较两种算法的CPU时间.
在linux上,我想知道要调用什么"C"API来获取per-cpu统计信息.
我知道并且可以/proc/loadavg从我的应用程序中读取,但这是系统范围的负载平均值,而不是每个cpu信息.我想分开各个CPU或核心.
作为执行此操作的应用程序的示例,当我运行top并按"1"时,我可以看到4或8个处理器/核心,如下所示:
Cpu0 : 4.5%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 95.5%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu1 : 42.2%us, 6.2%sy, 0.5%ni, 51.2%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu2 : 3.0%us, 1.5%sy, 0.0%ni, 94.5%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 1.0%si, 0.0%st
Cpu3 : 7.0%us, 4.7%sy, 0.0%ni, 88.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
我试过,strace top但这导致了一只老鼠的窝.
lseek(fd,0)然后再read(fd,buf)使用/proc/stat文件而不是重新打开它以便下次获取此文件的更新内容？mmap()打开这个文件后的调用真的如何(见下文)？我遇到的问题是顶级报告CPU使用率太低(软件中断为10%对比100%).strace表示top不会重新打开此文件,而是lseeks开始并再次读取它.不知何故,下次从这个文件读取的内容与我/proc/stat单独运行cat for file 时的内容不匹配.
另外如果我同时/proc/stat在循环中运行top和cat ,那么top会开始报告正确的CPU使用率.
我发现的另一个区别是top mmap()在打开/proc/stat文件后立即使用call ,而cat不是那样做.我不确定这是否也与我的问题有关(因为filesdes=-1这里):
mmap(NULL, 4096, PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0) = 0x7f7b37649000
我正在使用带有2.6.32-27服务器映像的Ubuntu 10.04.1桌面版.CPU是Intel Q6600.
我正在制作一个小型Android应用程序,以显示当前的总CPU使用率,如Windows任务管理器中的选项卡性能.我使用"top -m 1 -n 1 -d 1"来获取CPU使用率,但我并不真正理解"top"的结果.
结果如:
User 5%, system 15%, IOW 0%, IRQ 0%
User 5 + Nice 0 + Sys 14 + Idle 73 + IOW 0 + IRQ 0 + SIRQ 0 = 92
PID CPU% S #THR VSS RSS UID Name
213 11% R 1 900K 340K app_16 top
CPU使用率= ??? 我如何计算总CPU使用率？
我以前在.emacs文件中有一个设置,它在我的emacs23状态栏中启用了cpu加载.但我似乎无法再找到命令了.它曾经在emacs.wiki上,但不知怎的,我找不到它.有任何想法吗？
我有一个脚本，它在一个目录中运行并搜索给定字符串的给定结尾（即 .xml）的所有文件并替换它们。为了实现这一点，我使用了 python 多处理库。
例如，我使用了 1100 个 .xml 文件，其中包含大约 200MB 的数据。我的 MBP '15 15" 的完整执行时间为 8 分钟。
但是几分钟后，进程的进程将进入睡眠状态，我在“顶部”中看到（这里是 7m 之后......）。
PID COMMAND %CPU TIME #TH #WQ #PORT MEM PURG CMPR PGRP PPID STATE BOOSTS %CPU_ME %CPU_OTHRS
1007 Python 0.0 07:03.51 1 0 7 5196K 0B 0B 998 998 sleeping *0[1] 0.00000 0.00000
1006 Python 99.8 07:29.07 1/1 0 7 4840K 0B 0B 998 998 running *0[1] 0.00000 0.00000
1005 Python 0.0 02:10.02 1 0 7 4380K 0B 0B 998 …有一个C#函数A(arg1, arg2)需要多次调用.为了做到这一点,我正在使用并行编程.
以下面的代码为例:
long totalCalls = 2000000;
int threads = Environment.ProcessorCount;
ParallelOptions options = new ParallelOptions();
options.MaxDegreeOfParallelism = threads;
Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, threads), options, range =>
{
for (int i = 0; i < total / threads; i++)
{
// init arg1 and arg2
var value = A(arg1, agr2);
// do something with value
}
});
现在的问题是,随着核心数量的增加,这不会扩大规模; 例如,在8个内核上,它使用80%的CPU,在16个内核上,它使用40-50%的CPU.我想最大限度地使用CPU.
您可能认为A(arg1, arg2)内部包含复杂的计算,但它没有任何IO或网络绑定操作,也没有线程锁定.有哪些其他可能性可以找出代码的哪一部分使其不能以100%并行的方式执行？
我也试过提高并行度,例如
int threads = Environment.ProcessorCount * 2;
// AND
int threads = Environment.ProcessorCount * 4;
// etc.
但它没有任何帮助. …