第4回 チキチキ 「Google Public DNS vs Cloudflare DNS vs NextDNS」DNSの速度比較対決ー！｜ふじい
前回 2020/03/27 に行った速度比較ですが、もう1か月経ったのと、祝日の場合は変化があるのか確かめてみたかったので、同じ条件で再度比較してみたいと思います。 前回の note がこちら。 第2回と比べてNextDNSが躍進してます。Cloudflare DNS や Google Public DNS はずっと速い。 計測条件 計測方法や計測条件は基本は前回と同じです。 Windows 10のビルド番号が18363.815になったくらいでしょうか。 計測値: 尼崎 計測PC: Windows 10 Pro 1909 18363.815 計測回線: IIJmioひかり 計測対象 - Google Public DNS: 8.8.8.8 / 8.8.4.4 - Cloudflare DNS: 1.1.1.1 / 1.0.0.1 - NextDNS(登録し、フィルターあり) - NextD
やっぱりC/C++がダントツで早い！！ 次点でGo言語 実装サンプル 5年ぶりくらいにC++書いたので綺麗ではないと思いますが、一番早かったのでサンプルとして載せます。 他の言語でも以下の動作をベースとして実装しました。 5回実行した平均時間を計算 1行読んで１行書き込む #include <iostream> #include <fstream> #include <time.h> #include <iomanip> using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { cout << "START!!!" << endl; clock_t start, end; double time, sum = 0; int count = 5; for (int i = 0; i < count; i++) { start = cloc
Wiktionary のダンプから全文を読み込む処理を Python で書きましたが、F# に移植して処理速度を比べます。 シリーズの記事です。 Wiktionaryの効率的な処理方法を探る Wiktionaryの処理速度をF#とPythonで比較 ← この記事 Wiktionaryの言語コードを取得 Wiktionaryから特定の言語を抽出 Wiktionaryで英語の不規則動詞を調査 Wiktionaryのスクリプトをローカルで動かす この記事のスクリプトは以下のリポジトリに掲載しています。 https://github.com/7shi/wiktionary-tools/tree/master/fsharp/research 概要 Wiktionary のダンプに手を出した当初、F# を使おうかとは思ったのですが、.NET Framework はデフォルトで bzip2 が扱えなかっ
PythonのXMLパースを速度比較 - Qiita
Python の ElementTree XML API はパースの方法がいくつか提供されます。速度に注目して比較します。 計測に使用した環境は以下の通りです。 OS: Windows 10 1909 CPU: AMD Ryzen 5 2500U with Radeon Vega Mobile Gfx (4 cores) Python 3.8.2 (WSL1) 概要 Python では XML を扱うための ElementTree XML API があります。 xml.etree.ElementTree --- ElementTree XML API — Python 3 ドキュメント 主に 4 種類の方法が提供されます。 fromstring XMLParser XMLPullParser iterparse これらはメモリ効率やブロッキング回避など条件に応じて使い分けます。今回はそうい
新型MacBook Airを3種類の純正電源アダプタを用いて充電速度比較〜結果は？ 2022 8/09 Macworldが、M2チップを搭載する新型MacBook Airを、「30W USB-C電源アダプタ」「デュアルUSB-Cポート搭載35Wコンパクト電源アダプタ」「67W USB-C電源アダプタ」を用いて充電した際の時間を比較しました。 30ワット、35ワット、60ワット電源アダプタを用いて比較 比較実験では、M2チップを搭載する新型MacBook Airのバッテリー残量を1%になるまで放電した後、付属のUSB-C to MagSafeケーブルと、「30W USB-C電源アダプタ」「デュアルUSB-Cポート搭載35Wコンパクト電源アダプタ」「67W USB-C電源アダプタ」の3種類の純正電源アダプタを使用して、満充電までの時間を計測しました。 結果は、以下の通りです。 デュアルUSB-
今回はフリーソフトのPDF作成ソフトで、どのソフトが一番速くPDF化できるか調査しました。 PDF作成ソフトの中でも、 オフラインで使えて汎用性のある仮想プリンターに焦点を当てて比較していきます！ 今回比較するPDF作成ソフトはこちら。 フリーソフトの仮想プリンターで検索して、それぞれ実際に使ってみた結果、 適合したものが以下５つでした。 CubePDF Microsoft Print to PDF PDF Architect 8 PDFCreator PrimoPDF 是非、大容量のPDFファイルを高速で作成する際は参考にしてください♪ PDF作成ソフト速度比較ランキング 早速ですが、ランキングは以下になります。 PDF Architect 8 PDFCreator CubePDF Microsoft Print to PDF PrimoPDF 次項からは詳細になります。 比較方法 それ
手軽に使える look コマンドの速度比較
手軽に使える look コマンドの速度比較 2023-09-03-1 [Programming] 大きめな TSV ファイルが手元にあって、クエリを行頭からマッチさせて、マッチした行を取ってくる。 そんな状況で、複数のクエリに対してそれぞれにマッチする行を一気に全部取ってくるタスク。 例えば、こういう TSV ファイルがあって、 A102[tab]2022/01/01[tab]2022/02/11[tab]2387 A120[tab]2022/02/20[tab]2023/12/31[tab]100 A280[tab]2022/03/01[tab]2022/03/02[tab]89 B007[tab]2022/04/05[tab]2022/08/29[tab]980 B010[tab]2022/05/01[tab]2022/05/10[tab]12 C763[tab]2023/01/01[
前回は、Nodeでのcryptoモジュール、Node W3C Web Cryptography API、拙作のjsrsasign、wasm-rsaの速度比較をしてみたわけですが、今回は「ブラウザはどうなの？速いの？速くないの？どっち？」ということで、速度比較をしてみようと思います。(↓前回のはこちら) NodeとブラウザではRSA鍵生成、署名生成、署名検証の速度はどう違うか 主要ブラウザで比較するとどうか みたいなポイントで比較してみようと思います。噂ではChromeのJavaScriptがバカっぱやいという事なので実際どの程度違いが出るのかは興味があるとこですね〜〜〜。 調査内容 以下の3つの機能を 2048、3072、4096ビットのPEM形式のRSA 鍵ペアの生成 2048、3072、4096ビットのPEM RSA秘密鍵による署名 2048、3072、4096ビットのPEM RSA公
PHPによる日付計算の速度比較と2038年問題
PHPで指定した日時の前日あるいは翌日といった日付を取得するには strtotime関数で変換する方法 DateTimeクラスを使う方法 時分秒まで分解してmktime関数でシリアル値に戻す方法 等がありますが、それぞれどの方法が一番早いのだろうか、と唐突に気になったので比較してみました。 テスト環境 高性能CPUだと一瞬で終わっちゃうので、テストするWebサーバーにはCeleron J1900を搭載したとっても遅いPCを使用。 手持ちのワットチェッカーで調べたところ、消費電力が平均8W程度しかない驚異の省電力PCです。 2015年に購入して以来、我が家のファイルサーバー兼Webサーバーとして4年以上大活躍してくれていますが、正直そろそろ買い替えたいｗ strtotime関数で日付計算する例 サンプルコード $date = '2038-05-25 00:00:00'; $t1 = micr
概要 Pythonで1億回の単位のループの中で変数へのアクセス速度を比較したところ、下記のような傾向が見られた。 local変数はglobal変数より早い。 クラス内からクラス変数にアクセスする際は、self.～でアクセスした方が早い。 クラス内からselfでクラス変数にアクセスするのと、インスタンス変数にアクセスするのは同程度の速度。 ただの数値と変数に格納した数値へのアクセスはほとんど変わらない。 これらの結果をまとめる。なお、Pythonのバージョンは3.9.12を用いた。 環境依存で変わる可能性があるため、必要に応じて後述のコードで確認してください。 結果 後述するプログラムで各処理に1億回アクセスした際の実行結果を先に示す。 数値 1.6297178 s クラス外からクラス変数(staticに) 3.2673602000000006 s クラス外からクラス変数(objectから)
![[Python] 各種変数へのアクセス速度比較 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/90df90127683dba07fecb8104347f2d84578147a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwJUU1JTkwJTg0JUU3JUE4JUFFJUU1JUE0JTg5JUU2JTk1JUIwJUUzJTgxJUI4JUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJUEyJUUzJTgyJUFGJUUzJTgyJUJCJUUzJTgyJUI5JUU5JTgwJTlGJUU1JUJBJUE2JUU2JUFGJTk0JUU4JUJDJTgzJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz02MTEwZjQ0MDYwM2M5ZDY1OGIxZTZlMGU0MTkwNjkxMw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBLWVVQSEQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTE0NmYyYzVjOTgyN2ExNzI2NjYyNDQ4MjMwZjQ0ZTUx%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1dd59eab59ff68bd0e8637c5209190a0)
おすすめUSBメモリ11種 速度比較測定レビュー USB3.0 3.1 3.2【2023年更新】 › 箱庭的ピュアオーディオシステムの薦め AUDIO STYLE
SDカード性能比較 ｜SSD比較｜USBメモリ性能比較 手持ちのSDカードの速度測定メモは購入する度に公開しているのですが、そういやUSBメモリーについてはなぜか測定結果を公開したことが無かったな～と思いまして、何となく気が向いたのでまとめて紹介してみることにしました…( ੭ ･ᴗ･ )੭。ふと気付けば手元にけっこうな数のUSBメモリがあったりしますけれども、同一デザインのUSBメモリを複数持つと混ざって中身の区別が付かなくなりがち…。そこで追加購入する度に毎回敢えて別製品にしていた結果こうなりました～゜゜(´□｀｡)°゜。 正直なところ、USBメモリーは性能云々よりも先ずはデザインで選んでいます。中でもアルミニウムや亜鉛合金など金属製のUSBメモリが個人的には好み。小さく洗練されたデザインが多いこともありますが、USBメモリの場合、特に連続読み書き時にかなり発熱する個体がありますので、放
sf::read_sf()とrgdal::readOGR()とtmaptools::read_shp()の速度比較 - caffeee&teaaa
Rでシェープファイルデータを読込むための関数でどれが一番速度が速いか比較する。 library(sf) library(tmaptools) library(rgdal) library(microbenchmark) rfile <- system.file("shape/nc.shp", package="sf") microbenchmark(sf::read_sf(rfile), sf::st_read(rfile, quiet=T), rgdal::readOGR(rfile, verbose=F), tmaptools::read_shape(rfile), times=10) Unit: milliseconds expr min lq mean sf::read_sf(rfile) 8.671537 8.976245 14.69445 sf::st_read(rfile,
光回線「NURO 光」の実測スピードって気になりますよね？ そこで今回は、NURO光のスピードはどのくらい？Rakuten最強プランとの速度比較についてお伝えします。 固定回線（戸建て）の導入にNURO光を検討中の方、ま […]
ラズパイ４との組み合わせでOAK-DとUSBCAMそれぞれで処理速度にどれほど差が出るか比較。 既知の通りGPU非搭載のラズパイでは機械学習を利用した物体検出処理が遅く実用場面は限られる。 USBカメラ+ Raspberry pi4 実行結果 こちらはTensor Flowで作成された人工知能モデルを利用したサンプルコードmobilenet SSDを利用した実行結果。 判定までに288.89ms 産業用ロボットのピッキング処理に利用しようと考えていますが、 この画像処理だけでこれだけの時間がかかるのは実用面で不具合があります。 OAK-D + Raspberry pi4 実行結果 こちらはOpenCV のサンプルコードdepthai_demo.pyを利用した実行結果 FPS30(約33.3ms) ラズパイとのセットでの環境でも前評判通りの数値が出ました。 USBカメラでもマイコンをJets
今回、筆者が速度テストを実施したのは、名古屋市の中心部、栄周辺です。5GのiPhone 12と4GのiPhone SEを両手に持ち、同時に速度テストを実施しました。同じ時間帯に測定したものは場所を多少ずらして実施し、異なる時間帯の測定はすべて場所を大きく移動して実施しました。 速度テストを実施した11月10日時点で、11月4日にドコモが5G対応エリアマップを公開していたことを知らなかったため、後で見てみると、5G対応エリアから外れている場所が多くありました。 しかし、マップ上ではエリア外とされていても、iPhone 12に5Gのアンテナが立つこともありましたし、逆に5Gエリアでも4Gのアンテナしか立たないこともありました。 また、測定開始時に5Gのアンテナが立っていたものの、測定中に4Gに変わってしまうことがほとんどでした。というか、今回のテストで最初から最後までずっと5Gだったのは、75
// それぞれ要素を300個ずつ用意する const arr = Array(300).fill(1); const obj = {}; Array(300).fill(1).forEach((i, e) => obj[i] = e); // ランダムにデータを参照する function test() { const randomIds = Array(300).map(e => Math.floor(Math.random() * 299)); console.time(); randomIds.forEach(id => array.find((i, e) => i === id)); console.timeEnd(); console.time(); randomIds.forEach(id => obj[id]); console.timeEnd(); }
【Y!mobile Pocket WiFi長期レビュー】3年以上利用して分かったメリット・デメリットと実際に測定した通信速度比較 - アナザーディメンション
元家電量販店ケータイ担当のやぶなお(@yabnao)です∩^ω^∩ 僕は、2017年12月までWiMAXのルーターを活用していたのですが、以降はY!mobileのPocket WiFiを、3年間ずっと愛用し続けています。 しかも、この3年間は家の固定回線を設置しておらず、Y!mobileのPocket WiFiだけで通信費を節約していました。 「Y!mobileのポケットルーターってネットの評判悪いよね…」と思われるかたも多いはずです。 ただ、WiMAXも使ったことがある僕は、Y!mobileのポケットルーターの方が便利だと感じています。
PDOで連想配列からINSERT文を作る方法と速度比較
今回はPHPのPDOでINSERT文を実行する際に、連想配列からSQL文を組み立てるお話です。 うん、なんか文章で書くとややこしいですけど、普通MySQLやPostgreSQL、あるいはSQLiteでも何でも良いですけど、テーブルにINSERT文を発行するときって何かしら関数作ってSQL文を組み立てますよね。 そこでちょっと速度が気になったので計測してみたよって話です。 連想配列からINSERT文を組み立てる理由 この雑記ブログでは思いついたときに思いついたことを書いているため、PHP初級者が見ている可能性も考えて、一応INSERT文を組み立てる理由についてサラっと。 よくあるPDOのINSERTの例ではこんな感じだと思います。 //データベース作成 $pdo = new PDO('sqlite:test.db'); //テーブル作成 $pdo->query('CREATE TABLE t
pg_bigm と PGroonga の実行速度比較 本記事では PostgreSQL の全文検索モジュールである pg_bigm と PGroonga の速度を検証いたしましたので、結果を記載いたします（前回の検証はコチラです）。 検証用のデータとして、テキストデータを 10 万レコードと 50 万レコードの 2 パターン用意し、pg_bigm と PGroonga の全文検索 SQL の実行速度を計測しました。 各バージョンは下記の通りです。 PostgreSQL 14.2 pg_bigm 1.2 PGroonga 2.3.6 用意したデータの内容 最小文字数：6 文字 最大文字数：578,911 文字 平均文字数：8,056 文字 文字数ごとのレコード件数をグラフにすると下記のようになります。 PostgreSQL オブジェクトのデータサイズ データを格納した後の各 PostgreS
webmobileは、みんなが知りたいPixel/iPhone/amazon/SIMの使い方を発信しています！ 当メディアで公開されている文章、写真・画像などに関する権利は、当方に帰属します。 著作者の許諾を得ることなく転載、改変、複製、販売、出版など、著作権法そのほか法律に触れる行為は禁止しています。 ※ 画像使用・文章引用はリンクを張った上でご利用ください。 ホーム｜サイトマップ プライバシーポリシー｜お問合せ｜運営者情報｜公式YouTube Google合同会社｜Apple合同会社｜Amazon合同会社
RaspberryPi 3B+ には Cortex-A53 が乗っている。 Cortex-A53 の命令セットは Armv8-A。64bit 命令を実行可能。 でも、普通に Raspberry Pi OS (Raspbian) を入れると、32bit になる。 なんかもったいないなぁと思いつつ、どれぐらいもったいないのかは全然知らなかった。 で。 今日も楽しいマイクロベンチマーク。 64bit 環境を用意する Raspberry Pi 4B 64bit kernel を試す を参考にしたら簡単にできた。 記事のタイトルに 4B とあるが、 3B+ でも同じだった。 ちゃんと 64bit になったっぽい。 バイナリをつくる 当初は、 clang か gcc で arm64 バイナリ作ろうと思ったんだけど、簡単には arm64 バイナリを作れそうになかったので、仕方なく、 go で行くことにし
【2024年3月版】格安SIM30社の速度比較！遅くて使えない？電波が速くて安定してるおすすめはどこ？ | エリスグッド
格安SIMを検討している人の理由は「大手キャリアから乗り換えて節約したい」「利用中の格安SIMが繋がりにくい」など、さまざまです。 格安SIMに詳しくない人は、安さだけで選んでしまい「遅すぎて使い物にならない」という状況になってしまうことがよくあります。 そこでこの記事では、日々変化している格安SIMの速度を調査し、格安SIM30社の実際の平均速度ランキングや速度が遅い場合の対処法まで詳しく解説します。
AWS Lambdaのコールドスタート対策：Provisioned Concurrencyの速度比較検証 - Qiita
はじめに AWS Lambdaのコールドスタート対策として、Provisioned Concurrencyという機能があります。Provisioned Concurrencyを利用する上で、そのメリットを最大限活用するために、どのような実装をすべきかについて、実際に動かして速度を比較して検証してみました。 事前準備 事前準備としてLambdaにサンプルプログラムをデプロイします。言語はC#で、実装としてはLambdaからDynamoDBを検索し、DynamoDBに登録されている内容を出力するだけのシンプルな内容となっています。実行結果はAWS X-rayに出力し、どの部分が遅いのかを確認できるようにしています。 using Amazon.DynamoDBv2; using Amazon.DynamoDBv2.DataModel; using Amazon.Lambda.Core; usin
コミュファ光メッシュWi-Fiの通信速度比較！設定方法も解説します。｜生活術の学校▶▶▶【誰でもわかる】インターネット・ITライフのサポート！
メッシュWi-Fiって本当に通信が安定するの？ メッシュWi-Fiでどのくらい通信速度は変わるの？ 子機は部屋の広さによって、いくつ必要？ コミュファ光でメッシュWi-Fiを導入した結果の通信速度の比較も紹介します。 部屋別での通信速度も紹介しますので、導入するときには参考になると思いますよ。 今回メッシュWi-Fiに切り替えを行った理由は、 動画を見る回数が増えた。 パソコンによって通信速度が遅いと違和感。 家で場所を変えると通信が安定しない。（特にリモートワーク時） この3つが大きな理由です。 リモートワークだと静かに集中できる場所へ移動すると通信が不安定だったり、はじめは有線接続を試みていましたが家中にLANケーブルが走り回っていたのでメッシュWi-Fiに切り替えて見ました。 結果は どこにいってもサクサク動く。 動画も速い。 LANケーブルが一切なくなってスッキリ！
Windows環境でのプロセス間通信では、一体どういった構築がベストなのか、資料を見つけられなかったので適当に測定してみました。 こういうのは環境によるところが多いので、常に使えるデータではありませんが、一つの参考にはなるかもしれません。 測定環境：Windows10 / Rysen5-5600X / SSD2TB / メモリ64GB ※ Debugビルドしかしていないし、全くもって厳密な測定ではありません… 調べたい項目 プロセスの起動速度 通信手法 転送バッファサイズと転送速度の関係 プロセスを新規に起動してそれに対してプロセス間通信を行う、という処理一式の軽量さを判断したいので、プロセス自体の起動速度も比較対象に含めました。 より詳細な比較項目 SubSystem:Console vs SubSystem:Windows 匿名パイプ vs 共有メモリ（=メモリマップトファイル） 小さ
【感想レビュー】NURO光から楽天ひかりにしてみた【速度比較・価格差】
今回はNURO光から楽天ひかりへ乗り換えた話。 家に引いている光通信、みなさんはどこのプロバイダ契約をしていますか？ 私はこの５年はNURO光を使っていました。 通信速度が業界最速と名高いNURO光にいち早く目をつけて、ちょっと月の費用が高価ではありましたが、快適なインターネット環境に満足をしていました。 >>NURO光の公式サイトはこちら ある日、NURO光の使用を断念する事件が起きます。 NURO光の光ファイバーケーブルが、隣人の敷地上空を通過して迷惑行為になってしまったのです。 NURO光サポートセンターに相談をしましたが、残念ながら光ファイバーケーブルの配線しなおしはできず、解約後再契約という超めんどくさいことをしなければならないことが発覚。 ならばもういいです。と解約してバイバイすることにしました。 事の顛末はこちらの記事にまとめてありますので、ご興味のある方はどうぞ。 新しいプ
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第1回 チキチキ 「Google Public DNS vs Cloudflare DNS vs NextDNS」DNSの速度比較対決ー！｜ふじい
計測条件計測値: 尼崎 計測PC: Windows 10 Pro 1909 18363.592 計測回線: IIJmioひかり 計測対象 - Google Public DNS: 8.8.8.8 / 8.8.4.4 - Cloudflare DNS: 1.1.1.1 / 1.0.0.1 - NextDNS(登録し、フィルターあり) - NextDNS(登録せず、フィルターなし) 計測方法 - IPv4のみ - 1回計測するたびにDNSキャッシュ削除 - 5回計測し、最大値と最小値を除く3値の平均値 結果単位はミリ秒です。
はじめに DockerはLinux上でのコンテナ型仮想化技術の一つである。ホストOSと同じLinuxカーネルしか動かすことできないという制約はあるが、従来のハイバーバイザー型の仮想化技術に比べて起動が速く性能的なペナルティが少ないと言われる。とは言え、何らかのオーバーヘッドがあるはずで、それをちょっと調べてみた。 テスト環境 本来であればLinuxマシンの上でホストとDocker上の比較をすべきと思うが、手元には古めのMac(MacBookAir4,2 13-inch Mid 2011)しかなく、それで確認をしてみた。DockerのランタイムはVersion 17.09.0-ce-mac35 (19611)。 ちなみに、MacOSの上でなぜDockerが動くのか？DockerはLinuxカーネルの上でしか動かないんじゃないのか？ それはそうなんだけど、最近のMacOSにはHyperviso
この記事について 64bit 対応 ARM CPU で 32bit バイナリを動かすのがどれぐらいもったいないのかが知りたいという名目のマイクロベンチマーク。 で。 https://qiita.com/Nabetani/items/f5b685683e9c0180c279 の続編。 前述の記事では、 C++ であまり手間を掛けずに 64bit バイナリ作る方法がわからなかったので仕方なく go で書いたんだけど、今回はやり方が分かったので g++ で。 環境とビルド ハードウェアは Raspberry Pi 3B+。 乗っている CPU は Cortex-A53。 Cortex-A53 の命令セットは ARMv8-A。 OS は、Ubuntu 20.04.01 LTS(64bit)。 $ uname -a Linux ubuntu 5.4.0-1015-raspi #15-Ubuntu S
前回の記事（C++とSwiftの速度比較 〜ソートアルゴリズム編〜）ではC++とSwiftのソートアルゴリズムの実行速度を比較しました。今回はJavaも含めて比較するぞ！ということで取り掛かりました。 しかしいろいろあって、今回はC++とJavaのみでソートアルゴリズムの実効速度比較を行う運びとなりました。記事の最後には間接的にSwiftとJavaの比較についての考察も行っています。 概要 今回はC++とSwiftとJavaについて、比較や関数呼び出しなども含めた総合的なプログラムの実効速度を比較したいと考え、配列のソートを行うプログラムで速度の比較実験を行おうと思いました。 が、そこで大きな問題が。Javaの変数はオブジェクトへの参照値を持っています。つまりC/C++で言うポインタのようなものをデフォルトで使用しています。一方でSwiftは参照値ではない。 では比較のためにSwiftでポ
PHP7.4でjson_encodeとserializeの速度比較
1年以上前に「PHPでjson_encode/json_decodeする例」という記事でPHPによるシリアライズについて触れました。 当時はjson_encode関数とserialize関数の両方を試し、json_encodeのほうがサイズが小さかったので、json_encodeを採用したんですね。 JavaScriptのXMLHttpRequestでブラウザとPHPの間で非同期通信することもあったのでどのみちjsonが便利だろう、という考えもありました。（JavaScriptならJSON.Parse関数で一発で変換可能なので） でも今回はローカルにあるPCであれこれデータベースの解析処理をした後、その解析結果だけをWebサーバーに送る、という仕組みを作っています。それなら、JavaScriptとのやりとりは発生しないので、あらためてjson_encodeとserializeのサイズと速度
pythonでcsv処理の速度比較
こんにちは。ヤギユキ(@yagiyuki06)です。 今回は、pythonのcsvファイルの読み込み・書き込み速度を比較しました。 比較手法は以下の3つです。 標準関数のみ csvモジュール pandas 実行環境は、Google ColaboratoryでGPUは使わずに検証してます。 結果は最後のまとめに書いてあります。 下準備 まず検証用のcsvファイルを作成します。 # csvの行数 100万件 N=1000000 # N×5のcsvファイルを作成 with open('input.csv', 'w') as f: for i in range(N): l = [] for j in range(5): s = '{}_{}'.format(i, j) l.append(s) f.write(",".join(l) + '\n')
import time def main(): i_max = 100000000 l = [1, 2, 3] t = (1, 2, 3) d = {0: 1, 1: 2, 2: 3} b = 0b111001 start_time = time.perf_counter() for _ in range(i_max): test = l[1] end_time = time.perf_counter() print("list", end_time - start_time, "s") start_time = time.perf_counter() for _ in range(i_max): test = t[1] end_time = time.perf_counter() print("tuple", end_time - start_time, "s") start_time
![[Python] list, tuple, dict, bitへのアクセス速度比較 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4419f4aad8d354c24d02ba8c0bd604a07e44c3af/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwbGlzdCUyQyUyMHR1cGxlJTJDJTIwZGljdCUyQyUyMGJpdCVFMyU4MSVCOCVFMyU4MSVBRSVFMyU4MiVBMiVFMyU4MiVBRiVFMyU4MiVCQiVFMyU4MiVCOSVFOSU4MCU5RiVFNSVCQSVBNiVFNiVBRiU5NCVFOCVCQyU4MyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZmFlY2Y5YjdlMTllNzM3NWJmNWE1MjY5OWFlZjQ4NzA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBLWVVQSEQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTE0NmYyYzVjOTgyN2ExNzI2NjYyNDQ4MjMwZjQ0ZTUx%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dca80d87eef93b78ca1773e7f7679da9f)
稲わらの水田と転換畑での分解速度比較 | 農研機構
※アーカイブの成果情報は、発表されてから年数が経っており、情報が古くなっております。 同一分野の研究については、なるべく新しい情報を検索ください。 要約 稲わらの土壌中での分解速度を水田(湛水条件下)と転換畑(非湛水条件下)で比較すると、8月始めまでは両者間にほとんど差がなかったが、それ以後は転換畑での分解が速くなり、水田を上回った。 担当:農業研究センター・土壌肥料部・水田土壌肥料研究室 連絡先:0298-38-8827 部会名:生産環境 専門:土壌 分類:研究 背景・ねらい 有機物資材として圃場に施用される稲わらは、土壌中で土壌微生物の活動によって分解される。その分解過程については、これまでも幾つかの方法で調べられているが、水田(湛水条件下)と転換畑(非湛水条件下)での稲わらの分解を現場で比較したデータは少ない。本研究では、ガラス繊維ろ紙法を使って稲わら炭素の分解速度を測定することによ
・「WSL1」「WSL2」「Linux」はビルド時間で単位は秒。値が小さい方が高速 ・WSL = Windows 10 + WSL (SATA SSD: MX500 500GB) ・Linux = Ubuntu 18.04LTS (SATA SSD: TS256GMTS400) WSL2 のビルド時間が Linux を直接 install した場合に近くなっています。 なおテストは同じ PC を使っていますが、Windows と Linux で使用している SSD が違うので同一条件になっていません。速度差は OS の違いではなく SSD 性能差の可能性もあります。 以下スマートフォン他との比較
はじめに Rust で同一のインターフェイスを持つオブジェクトを単一の型に収めてオブジェクトごとに違う処理を呼び出したいケースを考えます。 そのときに考えられる方法が、トレイトオブジェクトを使う方法と、enum を使う方法です。 トレイトオブジェクトを使うと以下のような感じです。 構造体 A と B を、 Box<dyn Trait> という同じ型に入れることができ、その状態でメソッド f() を呼び出すことができます。 (この記事ではトレイトオブジェクトを Box に入れた場合のみを扱います) trait Trait { fn f(&self) -> usize; } struct A(usize); struct B(usize, usize); impl Trait for A { fn f(&self) -> usize {self.0} } impl Trait for B {
株式会社XERA(東京都新宿区、代表取締役：鏑木 啓之)は、格安SIMのリアルタイム通信速度比較ツール「SIMW」で取得されたデータから、携帯会社11社の通信速度比較レポートを公開しました。 ■SIMWとは？ 【SIMW(シムゥ)】とは、人気の格安SIM事業者や大手携帯キャリアの通信速度を自動計測し、リアルタイムに公開する無料のWEBツールです。 SIMW： https://xera.jp/simw/ ■調査概要 本レポートの調査概要は以下の通りです。 ・調査日時：2019年4月～2020年1月 ・調査場所：東京都新宿区 ・計測回数：約2.8万回／各ブランド 比較した携帯ブランド ・大手キャリア：docomo , au , SoftBank ・サブブランド：UQ mobile , Y!mobile ・MVNO ：LINEモバイル , IIJmio , mineo , OCN モバイル
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