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关于代码执行速度的问题
Cash0627
2005-07-17 09:33:42
如果我想用VC.NET写一个windows本地的应用程序,这个程序要求执行速度快,效率高,省资源。那么在相同的算法下,是用MFC写好,还是用API函数写好?
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关于代码执行速度的问题
如果我想用VC.NET写一个windows本地的应用程序,这个程序要求执行速度快,效率高,省资源。那么在相同的算法下,是用MFC写好,还是用API函数写好?
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thinboyxp
2005-07-20
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我也没太仔细的研究过VTune,只不过在看它的教程的时候发现它在分析的时候会涉及到目标exe的汇编代码。为了提高效率关键部分的内联汇编肯定是要有的。
Cash0627
2005-07-19
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VTune这个软件听说过,没用过。
这个软件对汇编语言的要求很高吗?还是说在关键代码部分用汇编写?
jenycheng
2005-07-19
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如果你有精力的话
就用API 吧!!
累点
thinboyxp
2005-07-19
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你的程序会不会很大?
如果很大的话想必起来API会让你写的很痛苦(至少我这么认为),而MFC是封装API,简化开发过程的。
如果你对执行效率很在乎的话,我建议你去装个Intel Vtune性能分析器,可以帮你分析优化代码(最好懂汇编)。
HeavenMonkey
2005-07-18
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应该是API好些吧,不过MFC是优化的了,很难写得更快,而且你的程序看来计算符合大,健壮性很重要,建议用mfc。
YOLOv8目标检测实战:TensorRT加速部署
PyTorch版的YOLOv8是先进的高性能实时目标检测方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8目标检测进行加速和部署。采用改进后的tensorrtx/yolov8的
代码
,使用TensorRT API构建优化推理引擎支持在GPU上端到端TensorRT加速部署,包括预处理(图像resize, BGR->RGB,归一化)、网络推理、后处理(非极大抑制) 均在GPU上
执行
支持FP16和INT8量化加速提供C++和Python的TensorRT加速命令接口分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的TensorRT加速和部署演示支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理提供YOLOv8的TensorRT加速部署
代码
和
代码
解析文档实测推理
速度
提高3倍以上,采用INT8量化加速后推理
速度
更快。RTX 3060 GPU上端到端处理
速度
约2.5毫秒,INT8量化加速后推理
速度
可小于2毫秒。课程内容包括:原理篇(YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、CUDA编程方法)、实践篇(Windows和Ubuntu系统上的TensorRT加速和INT8量化部署演示)、
代码
解析篇(YOLOv8的TensorRT加速的
代码
解析) 。本课程提供YOLOv8的TensorRT加速部署
代码
和
代码
解析文档。
ESP32S3系列--
代码
执行
速度
优化(从PSRAM
执行
代码
)
代码
执行
速度
优化
VC++
代码
执行
速度
优化
本文主要整理MSDN几篇关于VC++编译器优化的几篇文章,试验并总结了一个简单易用的VC++
代码
优化的攻略。 一、基础知识 VC++
代码
优化分为两类:
代码
大小优化和
代码
速度
优化。本文主要关注
代码
速度
优化,在某些需要高效率的应用场景下,
代码
的
执行
速度
有极大的应用价值 。 二、按配置文件优化 按配置文件优化可以优化输出文件,其中优化程序使用的数据是通过对 .exe
golang for循环使用细节——瞬间提高你的
代码
执行
速度
golang for循环使用细节——瞬间提高你的
代码
执行
速度
案例样例一:样例二:分析样例一:样例二:优化样例一:样例二: 本文将带你深入了解 golang 中 关于 for 循环的使用细节,以及如何避免在开发过程中犯一些错误,导致
代码
执行
速度
极慢,甚至引发一些未知的错误。别人在看到你的
代码
时,也不会内心在那吐槽了。。。 案例 在日常开发中经常看到的一些
代码
样例: 样例一: for i := 0; i < getCount(); i++ { // do something } for i
使用idea查看
代码
执行
率
在测试文件夹下
执行
完之后可以在
代码
前边查看颜色来判断
代码
是否
执行
具体结果在右侧查看,还可以导出文件
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