Chrome、FireFox、Opera、IE对JS执行能力比较

本文通过一系列测试对比了Chrome、FireFox、Opera及IE浏览器在执行JavaScript代码时的性能表现,结果显示Chrome在多数测试中表现出最佳性能。

   http://wd-testnet.world-direct.at/mozilla/dhtml/funo/jsTimeTest.htm
                                         Chrome     FireFox     Opera     IE
    for-loop                               12ms      130ms     157ms     203ms 
    add                                    19ms          93ms      94ms      156ms
    subtract                               20ms      94ms      78ms      4484ms
    multiply                               18ms       94ms      63ms     281ms
    divide                                 58ms      116ms     93ms      266ms
    divide2                                31ms       108ms    93ms      203ms
    get value from array                   22ms       83ms     125ms    1547ms
    parseInt                               232ms      1245ms   1750ms   4266ms
    var                                    7ms        97ms     109ms    250ms
    math.sin                               101ms      551ms    500ms    2281ms 
    math.floor                             83ms       272ms    359ms    1297ms 
    if                                      5ms       98ms     62ms     141ms 
    read global variable                   10ms       78ms     110ms    266ms 
    concatenate strings                    100ms      621ms    313ms    2781ms 
    sort array                             106ms      9ms      156ms    78ms 

    Run all tests Average time              54ms      245ms    270ms    1233ms

    IE多次提示运行该脚本可能会使浏览器性能下降,大约就是出现在它运行了上千毫秒的地方。sort array应该是数组排序,除了这一项外,Chrome全部以绝对优势胜出。   
    Chrome的UI设计非常酷,有Google一贯的风格。
    从这个测试只能看出其执行某些JS代码的能力比较强。我试了一下校内和优酷,速度很快(现在我基本上不用IE了,太慢了)。而且它对Flash的支持不 错。可是现在还不能急着切换到Chrome,起码使用校内还是用Firefox是最好的选择,浏览速度最快,而且校内的各种特性都支持。比如 Richeditor不支持粘贴
    Chrome会计算用户最常使用的网页,这是柄双刃剑,有些经常登录的网站让别人看到不太好吧~~
     

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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