system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.150.035.70
> system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.380.025.16
> system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.180.016.10
> system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.080.005.99
怖くないよ
その通りだ。
そしてそれは当然である。
現実の世界からは悲しいニュースになるだろう。
長い文字列の中から似たような短い文字列を素早く見つけようとしています。
Alglibを最適に使うことは可能ですか?
度。
Alglibを使ったこのような実装は、6秒以上かけて、100万番目の文字列の中から似たような短い文字列(300)を探す。NumPyならできる?
長い文字列の中から似たような短い文字列を素早く見つけようとする。
Alglibを使う方が最適ですか?
結果は?
Alglibを使ったこのような実装は、短い文字列(300)に似た100万番目の文字列を8秒以上かけて検索する。NumPyでできるのか?
また、得られた行列をどのように評価するのか?評価の原理がよくわからない。
そして、出来上がった300*1000000の行列をどのように評価するのでしょうか?このような推定の原理が理解できない。
この実装では、 短い 文字列に似た100万番目の文字列をAlglibから検索するのに6秒以上 かかる。
私も平均6秒くらいだ。
何度か実行した。
しかし、私は最も普通の方法でそれを行った。
僕も平均6秒くらいだよ。
何本か走ったけど
ロケット科学的な解決策を探したわけじゃない。
Rの種類は?
マイクロソフトのRはベクトルと行列にインテルのバイブルを使っている。
あなたのRは?
マイクロソフトのRは、ベクトルと行列にインテルのバイブルを使っている。
通常の...
しかし、私はRのC++で関数を書いた。
普通
マイクロソフトのR+インテル=ポンツなのか、それとも本当に速いのか。
マイクロソフトのR+インテル=ポンツなのか、それとも本当に速いのか。
試したことはないが、興味はある。
でも、行列やベクトルだけでなく、どんなアクションでも一般的なスピードアップに興味があるんだ。