工作日志

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2016/11/14

代码优化:
对于矩阵旋转运算:

void rotateVector(float *v, float *r, float *result)
{
    result[0] = r[0] * v[0] + r[1] * v[1] + r[2] * v[2];
    result[1] = r[3] * v[0] + r[4] * v[1] + r[5] * v[2];
    result[2] = r[6] * v[0] + r[7] * v[1] + r[8] * v[2];
}

优化后:

void rotateVector(float *v, float *r, float *result)
{
    float tmp_v[3], tmp_r[9];
    tmp_v[0] = v[0];
    tmp_v[1] = v[1];
    tmp_v[2] = v[2];
    tmp_r[0] = r[0];
    tmp_r[1] = r[1];
    tmp_r[2] = r[2];
    tmp_r[3] = r[3];
    tmp_r[4] = r[4];
    tmp_r[5] = r[5];
    tmp_r[6] = r[6];
    tmp_r[7] = r[7];
    tmp_r[8] = r[8];
    result[0] = tmp_r[0] * tmp_v[0] + tmp_r[1] * tmp_v[1] + tmp_r[2] * tmp_v[2];
    result[1] = tmp_r[3] * tmp_v[0] + tmp_r[4] * tmp_v[1] + tmp_r[5] * tmp_v[2];
    result[2] = tmp_r[6] * tmp_v[0] + tmp_r[7] * tmp_v[1] + tmp_r[8] * tmp_v[2];
}

编译后汇编代码量明显减少, 实际运行时间也减少.
原因:
运行第一行的时候, cpu加载了v[0], v[1], v[2], 但是当运行第二行的时候, CPU没法知道这次的r[0]其实和上次一样的, 因此计算的时候还要再load一次, 造成了很大的浪费. 当使用个数有限的局部变量的时候, 这些数据都加载到了寄存器里, 运算的时候直接用寄存器运算, 速度很快.
编译成汇编以后会看到密集的 ld指令加载数据,之后就是mul和sto. 很干净漂亮.

参考文件:
slidershare: Memory Optimization

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
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