标签: performance-testing

脾气暴躁应该很快。但是，将Numpy ufuncs与标准Python函数进行比较时，我发现后者要快得多。

例如，

aa = np.arange(1000000, dtype = float)
%timeit np.mean(aa) # 1000 loops, best of 3: 1.15 ms per loop
%timeit aa.mean # 10000000 loops, best of 3: 69.5 ns per loop

使用其他Numpy函数（例如max，power）也得到了类似的结果。我给人的印象是Numpy的开销使得小型阵列的速度较慢，而大型阵列的速度会更快。在上面的代码中，aa并不小：它有100万个元素。我想念什么吗？

当然，Numpy速度很快，只是功能似乎很慢：

bb = range(1000000)
%timeit mean(bb) # 1 loops, best of 3: 551 ms per loop
%timeit mean(list(bb)) # 10 loops, best of 3: 136 ms per loop

我想记录我的Android手机浏览器活动的JMeter作为解释在这里.我已完成上述所有设置,但Jmeter无法记录流量.

是这样的,移动和笔记本电脑应该连接到相同的互联网源(Wi-Fi),还是应该将笔记本电脑作为热点,我们需要将移动连接到热点？

另外,如果有人做过上面提到的任何其他设置,请告诉我吗？

我开始想知道set/unordered_set/sorted vector之间的确切性能差异是什么.

因此,编写测试代码是为了比较它们的处理时间,以便我可以证明以下语句我相信: - 矢量是线性搜索中最好的 - 由于散列,Unordered_set最适合搜索

#include <string>
#include <set>
#include <unordered_set>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#define WIN32_LEAN_AND_MEAN
#include <Windows.h>


void PrintSep(const std::string& title = "")
{
    unsigned half = (78 - title.size()) / 2;
    std::cout << std::string(half, '-') << ' ' << title << ' ' << std::string(half, '-') << std::endl;
} // PrintSep

void PrintTable( const char** names, double* times, unsigned count, unsigned colspan = 20)
{
    std::cout << std::setw(colspan) << "type" << …

我正在研究使用Protractor进行工具性能测试.我遇到了browser-perf和protractor-perf.

protractor-perf基于browser-perf.

据我所知,如果想要一个CI进行性能测试,浏览器性能是首选.但是,如果我们使用量角器 - perf,则无法使用.

Perfjankie似乎用于运行浏览器性能测试.但是,似乎browserPerf.runner也可用于运行浏览器 - 性能测试.

我无法理解所有这些可用选项及其在使用Protractor进行性能测试时的具体差异.

请提供您宝贵的建议/输入/解释,以帮助理解相同的内容.使用哪个以及何时使用!

此致,Sakshi

我专注于GCC编译程序的CPU /内存消耗.

执行使用O3编译的代码在资源方面总是如此贪婪吗？

是否有任何科学参考或规范显示不同级别的Mem/cpu消耗的差异？

处理这个问题的人通常关注这些优化对执行时间,编译代码大小和能量的影响.但是,我找不到太多关于资源消耗的工作(通过启用优化).

提前致谢.

我正在AngularJS的一个网站上工作.我有一个表格,故意设置为"display:none".

我有一个按钮,上面写着.我想要的是,当我点击创建按钮时,设置为"display:none"的表单应该更改为"display:block",并且应该隐藏创建按钮.

提交表单后,表单应隐藏,再次显示创建按钮.

PS:现在我明白有几种方法可以做到这一点,比如我可以使用ng-show或ng-hide指令.或者我可以使用ng-click指令.在开发严肃而专业的Web应用程序时,我想知道在这种情况下最好的编程实践是什么.

这是一件简单的事情,所以如果你能提供很好的代码.

我必须使用Jmeter测试一个web-app登录.

怎么做的？

我应该在HTTP Request采样器中给出登录页面的路径,并将用户名和密码添加到login config元素中吗？

我希望用户可以在从加特林执行时从命令行输入“ Count，repeatCount，testServerUrl和definitionId”。从命令行执行

> export JAVA_OPTS="-DuserCount=1 -DflowRepeatCount=1 -DdefinitionId=10220101 -DtestServerUrl='https://someurl.com'" 
> sudo bash gatling.sh

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但给出以下错误：

url null / api / workflow无法解析为URI：方案

基本上空值传递在那里。'definitionId'也一样。以下是代码。您可以尝试使用任何网址。您只需要检查通过命令行提供的值是否显示？

import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._         

class TestCLI extends Simulation {           
    val userCount = Integer.getInteger("userCount", 1).toInt    
    val holdEachUserToWait = 2  
    val flowRepeatCount = Integer.getInteger("flowRepeatCount", 2).toInt    
    val definitionId  = java.lang.Long.getLong("definitionId", 0L)      
    val testServerUrl = System.getProperty("testServerUrl")

    val httpProtocol = http
            .baseURL(testServerUrl)
            .inferHtmlResources()
            .acceptHeader("""*/*""")
            .acceptEncodingHeader("""gzip, deflate""")
            .acceptLanguageHeader("""en-US,en;q=0.8""")
            .authorizationHeader(envAuthenticationHeaderFromPostman)
            .connection("""keep-alive""")
            .contentTypeHeader("""application/vnd.v7811+json""")
            .userAgentHeader("""Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.65 Safari/537.36""")

    val headers_0 …

我的Cuda程序获得了显着的性能提升(平均),具体取决于块的大小和块数; 其中"线程"的总数保持不变.(我不确定线程​​是否是正确的术语......但我将在这里使用它;每个内核的总线程数是(块数)*(块大小)).我制作了一些图表来说明我的观点.

但首先让我先解释一下我的算法是什么,但我不确定它是多么相关,因为我认为这适用于所有GPGPU程序.但也许我错了.

基本上我会遇到逻辑上被视为2D数组的大型数组,其中每个线程从数组中添加一个元素,并将该值的平方添加到另一个变量,然后在最后将值写入另一个数组,其中每个读取所有线程都以某种方式移位.这是我的内核代码:

__global__ void MoveoutAndStackCuda(const float* __restrict__ prestackTraces, float* __restrict__ stackTracesOut,
  float* __restrict__ powerTracesOut, const int* __restrict__ sampleShift,
  const unsigned int samplesPerT, const unsigned int readIns,
  const unsigned int readWidth, const unsigned int defaultOffset) {

  unsigned int globalId = ((blockIdx.x * blockDim.x) + threadIdx.x); // Global ID of this thread, starting from 0 to total # of threads

  unsigned int jobNum = (globalId / readWidth); // Which array within the overall program this thread works on …

问题陈述是要在20秒钟内找到20亿以下的质数。我遵循以下方法。

1. 将数字n除以数字k的列表（k <sqrt（n）） -花费了20秒

2. 将数字n除以sqrt（n）以下的质数列表。在这种情况下，我将质数存储在std :: list中-花费了超过180秒的时间

有人可以帮助我理解为什么即使我们将除数都减少了50％（大约），第二种方法仍要花很长时间？还是我选择了错误的数据结构？

方法1：

#include <iostream>
#include<list>
#include <ctime>
using namespace std;

list<long long> primeno;
void ListPrimeNumber();

int main()
{
    clock_t time_req = clock();
    ListPrimeNumber();
    time_req = clock() - time_req;
    cout << "time taken " << static_cast<float>(time_req) / CLOCKS_PER_SEC << " seconds" << endl;
    return 0;
}

void check_prime(int i);

void ListPrimeNumber()
{
    primeno.push_back(2);
    primeno.push_back(3);
    primeno.push_back(5);
    for (long long i = 6; i <= 20000000; i++)
    {
        check_prime(i);
    }

}

void check_prime(int …