overhead-minimization

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我在两端使用node.js构建文件同步程序（与Dropbox不同）。我需要有数以千计的客户端同时请求数据。这是我目前的系统：服务器推送通知客户在网页套接字（文件已更新）客户队列下载并发出HTTP请求时空闲我将以每个50 MB的压缩块为单位提供数据，因此HTTP请求开销（标头）可以忽略不计。如果我使用的请求和推送通知的WebSockets，会有：注意的整体运行速度提升？（减少延迟，身份

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从命令行运行Julia的开销

我最近发现了Julia，而且我从源码上编译它，并且一直在玩它。我有一个非常简单的脚本，我两个时间随机矩阵 julia_matmul.jl N = 100 A = rand(N, N) B = rand(N, N) tic() A*B toc() 如果我从朱莉亚交互式会话运行此脚本两次乘法，然后第二轮是相当快比第一个。但是，如果我从终端运行脚本两次，我只会得到最慢的结果。这里是我的结

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如何减少python中的多处理时间

我想在python中构建多处理以降低计算速度，但似乎在多处理之后，整体计算速度显着下降。我创建了4个不同的进程，并将数据帧分为4个不同的数据帧，这将成为每个进程的输入。在对每个过程进行计时后，似乎开销成本很高，并且想知道是否有办法减少这些间接成本。我使用的是windows7，python 3.5，我的机器有8个内核。 def doSomething(args, dataPassed,):

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测量和最小化OpenCL开销

我有一个pyopencl程序，可以进行长时间的计算（每次运行3-5小时）。我有几个内核在循环中一个接一个地开始。所以，我有这样的事情： prepare_kernels_and_data() for i in range(big_number): # in my case big_number is 400000 load_data_to_device(i) # ~0.0002s

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我们如何估算压缩文件的“开销”？

假设我们压缩例如.txt文件，其具有字节大小。压缩并转换为.zip文件后，大小将为字节。有没有办法估计或计算“开销”的近似大小？什么因素影响开销大小？ Zlib计算开销：他们说：“......只有扩展是每个16 KB块（约0.03％）的开销为五个字节，加上整个流的一次性开销为六个字节。我只是把这个网站告诉它可以估计“开销”的大小。注意：开销是一些额外的数据添加到压缩版本的数据。