基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型,为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
SizeOfTheSQLiteLibrary SQLite库使用的代码空间取决于目标平台,编译器和优化设置。这些变量也会影响性能。
属性 hairlineWidth:CallExpression 这被定义为平台上细线的宽度。它可以用作边界或两个元素之间的分界线的厚度。
XLA(加速线性代数)是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器和移动平台上的速度,内存使用率和可移植性得到了改善。
对于性能测量,使用-Os选项(优化大小)而不是-O2,因为-O2选项会创建太多的代码移动,因此很难将特定的CPU指令与C源代码行相关联。
而且,由于整个库都包含在一个翻译单元中,因此编译器可以进行更高级的优化,从而使性能提高5%到10%。由于这些原因,合并源文件(“sqlite3.c“)被推荐用于所有应用程序。
Overview TensorFlow运行时是一个跨平台的库。图1说明了其总体架构。ACAPI将不同语言的用户级别代码与核心运行时分离。
text-rendering 该text-renderingCSS属性提供信息,以什么来优化渲染文本时的渲染引擎。 浏览器在速度,可读性和几何精度之间进行权衡。
timeit.default_timer() 以平台特定的方式定义默认计时器。在Windows上,time.clock()具有微秒粒度,但time.time()粒度为1/60秒。
优化只修改类,而不是模块,因此参数必须是类。 Module#refine创建一个匿名模块,其中包含对该类的更改或优化(C在该示例中)。
截断优化 当从DELETE语句中省略WHERE并且被删除的表没有触发器时,SQLite使用优化来擦除整个表内容,而不必逐个访问表中的每一行。这种“截断”优化使删除运行速度更快。
一些SQL数据库引擎提供了非标准的“提示”机制,可以用来为查询优化器提供关于应该为特定语句使用哪些索引的线索。SQLite的INDEXBY子句不是一个提示机制,不应该这样使用。

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