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我现在写一个非专业的硬盘读写速度测试程序...问题是。。。->
PSMan
2008-03-04 11:42:44
我现在写一个非专业的硬盘读写速度测试程序,我用读写指定大小文件记时间计算,
现在是和其它类似软件相比,读取速度太快,一般好像正常读取速度只比写入速度稍快些,但是我的写入速度25MB/S的话,读取速度可能是80MB/S甚至几百MB/S。
我用的MFC的CFile类,文件读写的那些方法效率都有区别吗?
大家有做过相关方面的经验吗?给点建议。
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我现在写一个非专业的硬盘读写速度测试程序...问题是。。。->
我现在写一个非专业的硬盘读写速度测试程序,我用读写指定大小文件记时间计算, 现在是和其它类似软件相比,读取速度太快,一般好像正常读取速度只比写入速度稍快些,但是我的写入速度25MB/S的话,读取速度可能是80MB/S甚至几百MB/S。 我用的MFC的CFile类,文件读写的那些方法效率都有区别吗? 大家有做过相关方面的经验吗?给点建议。
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paigle
2008-03-18
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可以使用 disk filter, 参考 DDK 的源码: diskperf
llg84
2008-03-04
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createfile打开磁盘,直接磁盘读写,用文件读写的话会通过文件系统缓存,结果不准
实现 MySQL
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分离的利器 mysql-proxy
Re: 实现 MySQL
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分离和负载平衡。对于应用程序来说,mysql-proxy 是完全透明的,应用程序只需要连接到 mysql-proxy 的监听端口即可。 其中 mysql-proxy 强大的功能是实现“
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【爱码农】C#程序设计
本教程从基础入手,教学内容完整贯穿了C#控制台程序和GUI程序的开发。面向对象的知识点力求完整、全面、覆盖;GUI开发的各种热门技术:正则表达式、网络爬虫、群发邮件、C#反编译软件dnSpy、
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打印Excel文件。针对DataGridView进行深度解析(网上的资料让人一知半解,MSDN缺乏应用案例,欢迎同行一起交流、深入)。结合一线开发经验,提供几个完整的项目视频:1.记事本程序2.通讯录程序(结合Sql Server2012数据库)3.网络聊天程序4.画图程序5.邮件群发系统6.
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实验,引领学员浸泡式逐步掌握各项技能和实战项目,且侧重技能不同,学员的知识体系会更加全面课程大纲:第一章:深度学习基础-深度学习简介01.1-前置知识01.2-传统编程与数据编程01.3-深度学习起源01.4-深度学习崛起与发展01.5-深度学习成功案例01.6-深度学习特点 第二章:深度学习基础-Python基础02.1-PyTorch介绍与环境配置02.2-数据操作与创建Tensor02.3-算术操作、索引与改变形状02.4-线性代数、广播机制与内存开销02.5-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU02.6-实验01-创建和使用Tensor-102.7-实验01-创建和使用Tensor-202.8-梯度下降02.9-实验02-梯度下降-102.10-实验02-梯度下降-202.11-自动求梯度概念02.12-自动求梯度实例02.13-实验03-自动求梯度-102.14-实验03-自动求梯度-2 第三章:深度学习基础-线性回归03.1-线性回归讲解03.2-线性回归实例03.3-实验04-从零实现线性回归-103.4-实验04-从零实现线性回归-203.5-实验05-线性回归的简洁实现-103.6-实验05-线性回归的简洁实现-2 第四章:深度学习基础-softmax回归04.1-softmax回归04.2-实验06-FashionMNIST04.3-实验07-从零实现Softmax回归-104.4-实验07-从零实现Softmax回归-204.5-实验08-softmax回归的简洁实现 第五章:深度学习基础-多层感知机05.1-感知机05.2-多层感知机05.3-多层感知机与神经网络05.4-激活函数05.5-正向传播05.6-反向传播05.7-正向传播和反向传播05.8-批大小05.9-实验09-从零实现MLP05.10-实验10-MLP的简洁实现 第六章:深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合06.1-训练误差和泛化误差06.2-模型选择06.3-欠拟合和过拟合06.4-权重衰减06.5-丢弃法06.6-实验11-多项式函数拟合实验06.7-实验12-高维线性回归实验-106.8-实验12-高维线性回归实验-206.9-实验13-Dropout 第七章:深度学习基础-数值稳定性和模型初始化07.1-数值稳定性和模型初始化-107.2-数值稳定性和模型初始化-207.3-实验14-房价预测案例-107.4-实验14-房价预测案例-207.5-实验14-房价预测案例-3 第八章:深度学习计算-模型构造08.1-模型构造-108.2-模型构造-208.3-模型构造-308.4-实验15-模型构造-108.5-实验15-模型构造-2 第九章:深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享09.1-模型参数的访问09.2-模型参数初始化和共享09.3-实验16-模型参数-109.4-实验16-模型参数-2 第十章:深度学习计算-自定义层与读取和储存10.1-不含模型参数的自定义层10.2-含模型参数的自定义层10.3-实验17-自定义层10.4-读取和储存10.5-GPU计算10.6-实验18-读取和储存 第十一章:卷积神经网络11.01-卷积神经网络11.02-卷积神经网络的组成层11.03-图像分类的局限性11.04-二维卷积层与卷积层11.05-卷积在图像中的直观作用11.06-实验19-二维卷积层11.07-填充与步幅11.08-卷积过程11.09-卷积层参数-111.10-卷积层参数-211.11-实验20-Pad和Stride11.12-多输入和输出通道11.13-实验21-多通道11.14-池化层11.15-实验22-池化层 第十二章:经典网络12.01-卷积神经网络12.02-实验23-LeNet模型12.03-深度卷积神经网络12.04-实验24-AlexNet模型12.05-使用重复元素的网络12.06-实验25-VGG模型12.07-网络中的网络12.08-实验26-NiN模型12.09-含并行连接的网络12.10-实验27-GoogLeNet模型12.11-批量归一化-112.12-批量归一化-212.13-实验28-批量归一化12.14-残差网络12.15-实验29-残差网络12.16-稠密连接网络12.17-实验30-稠密连接网络 第十三章:循环神经网络13.01-语言模型和计算13.02-n元语法13.03-RNN和RNNs13.04-标准RNN向前输出流程和语言模型应用13.05-vector-to-sequence结构13.06-实验31-语言模型数据集-113.07-实验31-语言模型数据集-213.08-实验32-从零实现循环神经网络-113.09-实验32-从零实现循环神经网络-213.10-实验32-从零实现循环神经网络-313.11-实验32-从零实现循环神经网络-413.12-实验33-简洁实现循环神经网络-113.13-实验33-简洁实现循环神经网络-2 第十四章:RNN进阶14.01-通过时间反向传播-114.02-通过时间反向传播-214.03-长短期记忆-114.04-长短期记忆-214.05-实验34-长短期记忆网络-114.06-实验34-长短期记忆网络-214.07-门控循环单元14.08-RNN扩展模型14.09-实验35-门控循环单元 第十五章:优化算法15.01-优化与深度学习15.02-局部最小值和鞍点15.03-提高深度学习的泛化能力15.04-实验36-小批量梯度下降-115.05-实验36-小批量梯度下降-215.06-动量法-115.07-动量法-215.08-实验37-动量法15.09-AdaGrad算法与特点15.10-实验38-AdaGrad算法15.11-RMSrop算法15.12-实验39-RMSProp算法15.13-AdaDelta算法15.14-实验40-AdaDelta算法15.15-Adam算法15.16-实验41-Adam算法15.17-不用二阶优化讲解与超参数 第十六章:计算机视觉16.01-图像增广与挑战16.02-翻转、裁剪、变化颜色与叠加16.03-实验42-图像增广-116.04-实验42-图像增广-216.05-微调16.06-迁移学习16.07-实验43-微调-116.08-实验43-微调-216.09-目标检测16.10-边界框16.11-实验44-边界框16.12-锚框与生成多个锚框16.13-交并比16.14-实验45-生成锚框-116.15-实验45-生成锚框-216.17-标注训练集的锚框-116.18-标注训练集的锚框-216.19-实验46-标注训练集的锚框-116.20-实验46-标注训练集的锚框-216.21-实验46-标注训练集的锚框-316.22-输出预测边界框16.23-实验47-输出预测边界框-116.24-实验47-输出预测边界框-216.25-多尺度目标检测16.26-实验48-多尺度目标检测16.27-目标检测算法分类16.28-SSD与模型设计16.29-预测层16.30-损失函数16.31-SSD预测16.32-实验49-目标检测数据集16.33-实验50-SSD目标检测-116.34-实验50-SSD目标检测-216.35-实验50-SSD目标检测-316.36-实验50-SSD目标检测-416.37-实验50-SSD目标检测-516.38-实验50-SSD目标检测-6 第十七章:自然语言处理17.01-词嵌入和词向量17.02-神经网络模型17.03-跳字模型17.04-训练跳字模型17.05-连续词袋模型17.06-负采样17.07-层序softmax17.08-子词嵌入17.09-Fasttext模型17.10-全局向量的词嵌入17.11-实验51-word2vec之数据预处理-117.12-实验51-word2vec之数据预处理-217.13-实验52-word2vec之负采样-117.14-实验52-word2vec之负采样-217.15-实验53-word2vec之模型构建-117.16-实验53-word2vec之模型构建-217.17-实验54-求近义词和类比词-117.18-实验54-求近义词和类比词-217.19-实验55-文本情感分类RNN-117.20-实验55-文本情感分类RNN-217.21-实验55-文本情感分类RNN-317.22-实验55-文本情感分类RNN-417.23-TextCNN17.24-TextCNN流程17.25-实验56-文本情感分类textCNN-117.26-实验56-文本情感分类textCNN-217.27-Seq2Seq的历史与网络架构17.28-Seq2Seq的应用与存在的
问题
17.29-Attention机制与Bucket机制17.30-实验57-机器翻译之模型构建-117.31-实验57-机器翻译之模型构建-217.32-实验57-机器翻译之模型构建-317.33-实验58-机器翻译之训练评估-117.34-实验58-机器翻译之训练评估-217.35-实验58-机器翻译之训练评估-3
2020新课-微信小程序接口开发实战、坑的解决
讲解微信小程序和服务器端数据交互、服务器端接口的开发。【课程说明】00-微信小程序接口开发课程说明01-搭建课程学习的小程序【变量和接口】02-基础用法-变量的定义和使用03-接口用法-服务端环境的介绍04-接口用法-服务器端数据调用和常见坑讲解(HTML页面接口数据)05-接口用法-PHP接口的开发【对象和接口】06-基础用法-对象的定义和使用07-接口用法-HTML页面接口
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法和常见坑讲解08-接口用法-PHP接口的开发(从数据库读取数据)【普通数组和接口】09-基础用法-数组的定义和使用10-接口用法-HTML页面接口
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法和常见坑讲解11-接口用发-PHP接口的开发(从数据库读取数据)【(单字段)对象数组和接口】12-基础用法-对象数组的定义和使用13-接口用法-HTML页面接口
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法和常见坑讲解14-接口用发-PHP接口的开发(从数据库读取数据)【(多字段)对象数组和接口】15-基础用法-对象数组的定义和使用16-接口用法-PHP接口的开发(从数据库读取数据)【传数据到服务器和接口开发】17-准备工作和接口修改、测试18-接口开发-实现提交数据到服务器(且入数据库)
2小时学会POI报表导入导出功能
Apache POI是Apache软件基金会的开放源码函式库,POI提供API给Java程序对Microsoft Office格式档案读和
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的功能.课程目标1.POI简介2.同类型技术3.POI创建表格4.创建工作簿5.
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入内容6.结合页面导入导出功能2.POI简介Apache POI是Apache软件基金会的开放源码函式库,POI提供API给Java程序对Microsoft Office格式档案读和
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的功能。基本功能HSSF - 提供
读
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Microsoft Excel格式档案的功能。HWPF - 提供
读
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Microsoft Word格式档案的功能。HSLF - 提供
读
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Microsoft PowerPoint格式档案的功能。HDGF - 提供
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Microsoft Visio格式档案的功能。
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