はじめに RaspberryPiで物体検出を行うにあたり、主要な物体検出手法の一つであるYOLO(You only look once)の各ソースの検出速度と検出精度を比較してみたのでまとめます。 YOLOの仕組みについては【物体検出手法の歴史 : YOLOの紹介】が分かり易かったです。 私がRaspberryPi でやりたいこと 猫用のペットカメラとするついでに、4匹の猫を見分けたい！柄は4匹とも違う！ 見分けて何をするかは、猫の様子を監視してエアコンのリモコン制御とか、活動量を見て健康管理に使えたらいいなぁ程度しか考えてないです。 MUST：識別するクラス数を変更して、オリジナルの学習モデルを作ることができる(今回の記事のスコープからは外れます) MAY：できれば1秒に1回は判定したい 環境 結果 評価対象はCOCOデータセット(クラス数は80)とし、YOLOの作者のサイト：YOLO:
お知らせ この記事へのフィードバックを受けて、以下に更新版「プログラミング言語の実行速度比較（2023/5）」を公開しています。コメントをお寄せくださった皆様ありがとうございます。 プログラミング言語の実行速度比較（2023/5） はじめに 2019年に「言語間の速度比較」という記事を投稿した。 それから4年近く経過したので、それぞれの言語の最新版で再度検証する。また、サポートが終了したPython2の代わりに近年人気が高いRustを追加する。さらにC言語で算出した素数の格納をrealloc()で確保した領域にする評価も追加した。評価には、シングルスレッドで順次既知の素数で割ることで1億までの素数を求めるプログラムを使用（ソースはここ） 言語 時間 (sec) 最大使用物理メモリ(MiB) 算出素数格納コンテナ 補足情報 感想 C 12.6 25.1 固定長配列 gcc 12.2.0 最適
iPhone SE（第2世代）と、同じ外観のiPhone8、同じCPUを搭載するiPhone11、約4年前のモデルとなったiPhone SE（第1世代）、現在も併売されているiPhone XRとの動作速度を比較した動画が公開されました。 iPhone SE（第2世代）と4モデルの動作速度を比較 iPhone SE（第2世代）と、iPhone XR、iPhone11、初代のiPhone SE、そして外観は同じiPhone8で、電源オフからの起動、アプリなどの動作速度、ベンチマークスコアを比較した動画を、YouTubeチャンネルiAppleBytesが公開しました。 なお、同チャンネルは先日、iPhone SE（第2世代）とiPhone8のバッテリー持続時間の比較動画を公開しています。 iPhone XRとの比較 最初は、現在もApple公式サイトでの販売が継続されているiPhone XRとの
PHP8のJITを有効にして、PHP7と速度比較する
configure README はこちら あまり検証結果ブレさせたくないので、可能な限りconfigureオプションは何も設定せずMakeしていきます。 $ ./configure … 省略 … configure: error: Please specify the install prefix of iconv with --with-iconv=<DIR> とりあえずiconvは求められたので指定します。 $ brew --prefix libiconv /usr/local/opt/libiconv $ ./configure --with-iconv=/usr/local/opt/libiconv … 省略 … +--------------------------------------------------------------------+ | License: |
2020年11月現在のScala 3(Dotty)とScala 2のコンパイル速度比較 - xuwei-k's blog
最初に結論 Scala 2.13.3 と 3.0.0-M2-bin-20201031-1ab76c1-NIGHTLY をscalaz最新版でベンチマークしたところ、 Scala 2.13.3は平均約57秒、Scala 3の最新版は平均約31秒で 約45%短縮！！！ めでたいなぁ。 他の条件で計測した場合にどうなるのかわからないが、このままの速度を維持して欲しい。 以下詳細な条件や結果記載。 条件 scalazの最新版masterで、JVM側のmain側のみ(つまりtest除く。除いたのは、test含めると、よりコード量に差が出てしまうなどの理由) (数時間前に7.4.0-M4リリースしたので、実質それ) ベンチマークのために.travis.ymlだけ改変 https://github.com/xuwei-k/scalaz/commit/5956af9d2b280ef05b42eac9241
Collatz ベンチマーク 目次 Collatz ベンチマーク 目次 追記(2021/02/23) Collatz 数列とは やること 計測方法 ベンチマーク結果 結果表 編集履歴 感想 基本的に最速クラス 癖がある最速クラス 準最速クラス まぁまぁ早いクラス 普通クラス やや遅いクラス ビリ う 笑 言語別実装 Rust メモ化版 Rust C++ 編集前 編集後 Java Kotlin Scala Haskell CSharp Python & PyPy Crystal Golang JavaScript Fortran Ruby D 言語 Bash Swift Objective-C C 通常版 アセンブリ修正版 Bc Perl Php Vim Awk Lua Pascal Visual Basic Raku(Perl6) dc Nim Nim(uint) Cython Cytho
流体計算の実行速度比較: Fortran, C++, Rust, Python, Julia - Qiita
要点 下の gif 画像の圧縮性流体計算をするコードを Fortran, C++, Rust, Python, Julia で組み、実行速度を比較した。 計算で必要になる巨大配列を、それぞれメモリの静的領域、スタック、ヒープに格納するような 3 バージョンのコードを組んだ。 ヒープを使わないならば、Fortran, C++, Rust 間の速度差はそこまで無いことが分かった。 ヒープに配列を割り付けるような外部ライブラリを用いるならば、実行速度はもっと速くならないのか、一考の余地があると思った。 ↓ グリッド数 $400\times 400$ の場合の計算結果 オーバーヘッドが発生する余地もそれほどない単純なコードなので、言語比較の観点では面白くないかもしれないが、これから同様のコードを作ろうとしている方の判断材料になればと思い、公開した。 本記事は、再現性のある公平なベンチマークではなく
はじめに 本記事は、主に競技プログラミングにおける話です。 Python において、スタックとキューを実装するには複数の方法があります。 スタック(stack) list を使う（append(), pop()） collections.deque を使う（append(), pop()） キュー(queue) list を使う（append(), pop(0)） collections.deque を使う(append(), popleft()) queue.Queue を使う（put(), get()） さて、この中で一体どれを使うのが最適でしょうか。 今回はそれを速度面に注目して調べます。 計測方法 各データ構造に対して、要素の追加と取り出しを10回、100回、1000回、10000回、100000回行います。 どのコードも、以下の import 部分は省略しています。
環境 CPU : Ryzen 7 3700X GPU : RTX3090 OS : Windows11 / WLS2(Ubuntu 20.04) (GPUとCPUのスペック差ありすぎだろというのは承知してますが、許してください。) ライブラリ pandas : 1.3.5 polars : 0.15.16 cudf : 21.10.01 定義 カテゴリ_カラム数：groupbyやmergeで使うkeyの数(※行数が増えるとカテゴリの数は増えます。) 集計先_カラム数：上記のカラム以外のカラムの数。groupbyなどで平均値などが算出されるカラム 比較 groupby 行数の変化 コード例 df.groupby(['Category']).mean() カテゴリ_カラム数：1固定 集計先_カラム数：1固定 行数 pandas polars cudf 10000 0.002895 0.0031
jaxのautogradをpytorchのautogradと比較、単回帰まで（速度比較追加） - HELLO CYBERNETICS
はじめに 使う関数 autograd with pytorch autograd with jax Jax で単回帰 はじめに PyTorchとjaxの比較用。この手のライブラリを使うには、autogradの使い方を理解することが一番最初の仕事だと思われます。そして、そのautogradの時点で大きく思想が異なっているので、メモしておきます。 使う関数 下記をインポートしている前提で import torch import jax import jax.numpy as np from jax import vmap, jit, grad 下記の2次元上のスカラー関数 $$ f(x, y) = x ^ 2 - y ^ 2 + 2 x y $$ を微分していきます。 def f(x, y): return x**2 - y**2 + 2*x*y と書いておきます。 autograd with
概要 競技プログラミングを行っているときに，PythonでTLEを出したコードをPyPyで出すとACになったり，逆にPyPyでは通らないコードがPythonでは通ったりして，やりづらかったので，どちらで出すべきかを考えるために，よく使う手法それぞれの実行時間を計測しました． 計測時間はすべてAtCoderのコードテストで測定しています． 新ジャッジシステム 新ジャッジでの結果に更新しました．Python，PyPy共に速度の改善が見られます．特にPyPyは相当早くなっています． ループ
Raspberry Piで使える無線LAN子機の設定および消費電力と速度比較。 - 親子ボードゲームで楽しく学ぶ。
前回のRaspberry Piのインストールと無線LAN設定の記事で、「初心者は無線LAN内蔵がおすすめ」と書きました。 www.boardgamepark.com いわゆるWifiドングルでの後付けでの無線LAN子機を推奨しない理由は、無線LAN子機をUSB端子に挿しても使えない場合が多いため。 昔は挿してすぐ使えるモデルもあったのですが、最近流通している子機でRaspberry Piですぐ使えるものは見当たりません。 とはいえ、内蔵してないモデルを買った場合や内蔵では電波が弱いケースなど、無線LANの後付けニーズはあります。 そこで無線LAN子機を利用するためのドライバのインストール方法と、Raspberry Piで使用可能な無線LAN子機の比較をしたいと思います。 RaspberryPiで無線LANアダプタを使うためのドライバインストール Windowsパソコンのように差してそのまま
はじめに 先月、プログラミング言語の実行速度比較（2023/4）という記事を投稿した。 思ったより多くの方に見ていただき、有用なコメントやPull Requestをいただいたので、それらを踏まえ以下の更新を行い結果を再投稿する。 明示的な型をもつ言語では、それぞれ32bit、64bit長型の変数を使った場合についてそれぞれ測定 C言語については前回の結果で固定長配列とrealloc()を使った場合で大きな違いがなかったのでrealloc()版のみエントリ C/C++では、実用上ほぼ使用されない最適化なしをドロップ Go版では、@kaoriyaさんから、数値の型(int)をint32に変えると性能が向上する旨のコメントを頂いた。Go版もint32とint64で測定した Scala版では、@windymeltさんから、GraalVMを使った場合の性能向上について情報を頂いた。JVM上で動作する
この記事の内容は Node.js v18.15.0 で検証しています。実行環境によって結果が変わる可能性があるので注意してください。 { const fill = n => Array.from({ length: n }, (_, i) => i); const arrays = [ fill(100000), fill(10000000), fill(2 ** 25), fill(2 ** 25 + 1), fill(2 ** 26), ]; arrays.forEach(arr => { console.log('-------'); console.time(`for : ${arr.length}`); for (let i = 0; i < arr.length; i++) { const v = arr[i]; } console.timeEnd(`for : ${arr.l
週刊Railsウォッチ（20210406前編）GitHubが修正したRailsセッションハンドリングの競合、erb/haml/slimの速度比較ほか｜TechRacho by BPS株式会社
週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙇 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます（例:週刊Railsウォッチタグ） 🔗Rails: 先週の改修（Rails公式ニュースより） 今回は以下のコミットリストから見繕いました。Changelog更新はほとんどありませんでした。 コ
はじめに モンテカルロ法 モンテカルロ法を使用して各言語で円周率を求めることにより各言語の速度比較を行います。 モンテカルロ法とは、1.0>=x>=0, 1.0>=y>=0に任意の（乱数の）点を落とし、その落とされた点が原点(0,0）からの円内に落ちたものと、円外に落ちたものの比を求め、その比が円周率になるというものです。 もちろん、計算で求められた円周率に近似するものの、正確な値はでませんが、プログラミング言語で実装することには意味があると思っています。 理由としては、 ・浮動小数点計算の速度が比較できる。 ・Loop速度が比較できる。 ・メモリの使用は少量であり、ページングは（おそらく）発生しない。 ・DiskIOが発生しないため、外部記憶装置の影響を受けにくい。 ・正解の円周率は既知の情報であり、デバッグが楽。 などがあります。 2020年6月28日 rubyを追加しました。 202
はじめに 私はもともとPythonをメインに勉強してきたのですが、今週からJavaとC++の勉強を始めたので、実行速度の比較をしてみることにしました。 AtCoderから計算量の多いDPの問題を選んで、ほぼ同一のアルゴリズムで提出してみました。 問題1 Educational DP Contest / DP まとめコンテスト L問題 - Deque n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) dp = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): dp[i][i] = a[i] for i in range(n - 2, -1, -1): for j in range(i + 1, n): dp[i][j] = max(a[i] - dp[i + 1][j], a[j] - dp[
Windows11 WSL2 qemu (Nested VM) の使い方と他の仮想マシンとの速度比較 - hiroの長い冒険日記
Windows11 の WSL2 では Nested VM が有効になっています。これまで Windows版 qemu を使用してきましたが、ググって調べたときに出てくる qemu の記事は殆どが Linux 上の kvm を使用した物で、Windows版 qemu には適用できない事が多い状況でした。折角 WSL2 で使えるようになったようですので、Nested kvm で qemu 仮想マシンを起動できるか試してみました。また、whpx option 有効の Windows版 qemu 、Windows11 の Hyper-V や Virtualbox、実機で起動した Ubuntu やその上で起動した qemu についても速度を比較しました。 はじめに WSL2 で Nested VM が有効かどうか確認 WSL2 Ubuntu に qemu を install WSL2 qemu-k
2年前に契約したときは割りと安定して速かった「ソフトバンク光」が、夜間には体感できるほど激遅ポンコツ回線に成り下がったため、ほぼ同じ料金で10倍速い「eo光 10G」に乗り換えました。 本記事では、実際にeo光 10Gに乗り換えてどれくらいネットが速くなったかなど。実測値ベースのレビューをします。 （公開：2022/10/3 | 更新：2022/10/3） 「eo光 10G」に乗り換えた感想【サクッと結論から】「eo光 10G」の微妙なとこ提供エリアが関西限定10G回線を活かせる機材コストが高い （※eo光にかぎらず他社の10Gも同じ）月間転送量に20 TBの制限があるIPoE接続に対応していない（PPPoEのみ）貸出ルーターのWi-Fi機能はオプション開通まで1ヶ月ほどかかる「eo光 10G」の良いところソフトバンク光と比較して100倍以上の性能夜間でもインターネットがかなり速いping
GoとC#を速度比較してみた - Qiita
★記事更新しました (2022/09/24 23:00更新) 比較ソースがGoとC#とで差異があったため、再測定を行い、記事更新しました。 修正前ソースは、for文のループ変数の型がintになっており、内部的にはGoはint641、C#はint32で差異がありました。 記事本文は、以下3つのソースの測定結果を並記しております。（③が更新前の記載内容） →変数の型が、①int64 ②int32 ③int (Goはint64、C#はint32) 以下、本文です。 GoとC#の速度比較を行いました。 普段C#を扱っているのですが、Goを使う機会があり、Goは早いと噂なので実際に測ってみたのが動機です。 計測内容 2~Nの整数が素数かどうか、愚直にループと判定を行う処理をGoとC#で実行しました。 変数の型が以下3パターンのソースで実施。 int64 →ソース：Github(Int64ブランチ)
こんにちは。 旅好きアラサー女子の世界一周ブログを運営しているziziです。 楽天モバイルとmineoを併用すると 月額1,265円でネットも通話もし放題！ という最強コスパプランが誕生します。 本記事は2021年7月に執筆したものとなります。 ※2022年7月1日より「Rakuten UN-LIMIT VII」では1GB未満も1,078円となり、「0円」が終了しますのでご注意ください。 スマホ代をとことん安くしたかった私。実際にやってみました！ ✔️ 使ってみた感想 ✔️ 楽天モバイルとmineoの速度比較 ✔️ rakutenlinkアプリの通話品質 ✔️ 楽天モバイルとmineo併用のメリット・デメリット などをまとめました。 楽天モバイルとmineoの組み合わせって実際どうなの？ と思っている方の参考になれば幸いです。 mineo公式ホームページはこちら 楽天モバイルとmineoを
Retty Advent Calendar 2019 22日目の記事です。 昨日は神@pikatenorくんの記事で、「マイクロサービス時代のセッション管理」でした。 自己紹介 こんにちは。Retty広告コンテンツ部門でサーバーサイドの開発を担当している堤です。 最近はインフラ管理の仕事も多くなり、AWSと格闘したりDockerと格闘したりしています。 今回は、Dockerのbuildを手軽に高速化1してくれる2つのオプションについて、速度比較を行いました。 概要説明 Dockerには、並列buildを実現するためのオプションが2種類存在します。 片方は、docker-composeの--parallelオプションで、もう一つはBuildKitの並列buildです。 今回は、こちらの2つのオプションについて速度比較を行いました。 結果としては、オプションなしと比較して、parallelオプ
AWS Inf1上でBERTモデルの推論を走らせる―モデルコンパイルから速度比較まで｜朝日新聞社 メディア研究開発センター
今回のテックブログは、BERTの系列ラベリングをサンプルに、Inferentia、GPU、CPUの速度・コストを比較した結果を紹介します。Inf1インスタンス上でのモデルコンパイル・推論の手順についてのお役立ちチュートリアルも必見です。 AWS Inf1とは こんにちは。メディア研究開発センター (通称M研) の田口です。今回はAWSのInf1インスタンス上でBERTモデルを動かす際の流れをご紹介したいと思います。 さて、みなさんは機械学習モデルの推論をどこで走らせていますか？ BERTのようなサイズの大きいモデルを走らせる場合、コスト上問題なければTPU・GPUを使いたいですよね。とはいえ、できるだけコストは抑えたいのでCPUを選択すると「推論速度が…」という悩みがでてきます。そこでM研では、GPU・CPUに代わる選択肢としてInferentiaというチップを搭載したAWS Inf1の検
これはレイトレ合宿8のアドベントカレンダーです。 レイマーチングはレイキャスティングと比べて遅いと感じていましたが、なるべく同じ条件で計測した場合に実際どのくらい差があるのか比較してみました。 検証内容の概要 メンガーのスポンジをレイマーチングとレイキャスティングでそれぞれ交差判定を実装し、フラクタルの深度を1～4に変化しながら計測しました。 次の画像はレイマーチングによる深度4のメンガーのスポンジです。 計測結果のサマリー 先に結果から発表すると、なんとレイマーチングはレイキャスティングの15～20倍くらい遅いようでした。 ここまで遅いなんてショック😨… 256サンプリング時のレンダリング時間（秒） フラクタルの深度 1 2 3 4 レイマーチング 8.85388秒 9.00077秒 9.14309秒 9.29724秒 レイキャスティング 0.445493秒 0.466056秒 0.5
PS5内蔵SSDと増設SSDの速度比較レビューを爆速SSD「Samsung 990 PRO ヒートシンクモデル 2TB」と「FINAL FANTASY VII REBIRTH」コラボ記念収納ボックスセットでやってみてPS5の容量拡張もしてみた
2024年2月29日に発売した「FINAL FANTASY VII REBIRTH」をPlayStation 5(PS5)でプレイするには150GB以上の空き容量が必要です。PS5はSSDを増設することでストレージ容量を確保できるのですが、「どのSSDを選べばいいのか分からない」「増設したSSDは内蔵SSDより速度が落ちるのでは？」と悩んでいる人は多いはず。 そんな悩みを抱えた人にピッタリな最大転送速度7450MB/秒の超高速SSD「Samsung 990 PRO ヒートシンクモデル 2TB」にクラウドやセフィロスといった「FINAL FANTASY VII REBIRTH」の登場キャラクターをプリントした「『FINAL FANTASY VII REBIRTH』コラボ記念収納ボックス」が付属するセットを使い、外観や実際の取付手順を確かめつつ、内蔵SSDと増設SSDの速度比較もやってみました
【追記：本当にminiLEDだった】INNOCN M2U ミニLED 4K 27インチ ディスプレイ モニターレビュー APPLE MacBook Pro 14インチと比較 イノセン
【速度比較】Fortran, Python, Julia: ルンゲクッタ法を例に(1次元Newton方程式) | KAMEの森
[English/日本語] この記事は、Fortran Advent Calendar 2023の13日目の記事として書かれています。 【計算速度比較】 Fortran vs Julia vs Python (ルンゲクッタ法を例に) このページでは、Fortran, Python, Juliaの計算速度を比較します。世間では、Pythonは遅いという話や、JuliaはFortranと同程度に速いという話をよく目にしますが、言語間の計算速度速度の比較の際に、高度に最適化されたライブラリーを呼んで比較が行われたり、特定の言語で書かれたコードのみを最適化して比較を行ったりなどして、必ずしも多くのユーザーにとって意味のある比較が行われていないように思われます。そこで今回は、１次元調和振動子に対するNewtonの運動方程式をRunge-Kutta法を用いて解くという比較的単純な問題に対して、Fort
WasmをさわってJSとの速度比較をしてみた
モチベーション WebAssembly(Wasm)とは何かを知る 具体的な実装イメージはどんな感じか（WasmコンパイルをRustで行う場合） JSとの速度比較をする WebAssembly(Wasm)とは Webブラウザ上で、JSよりももっと高速に実行できる技術 厳密には、Webじゃなくても動くし、アセンブリでもない Wasmという言語があるわけではなく、C, C++, Rust, Goなどの言語からWasmファイルを生成し、各環境で利用する（ブラウザじゃなくても動作する） JSの上位互換として思われがちだが、Wasm自体は計算しか出来ないので、JSと協調させて動作させるWeb周辺技術という扱いが正しいです。 2022年現在では、メジャーなモダンブラウザはWasmをサポートしており、Google Meetのぼかし機能だったり、顔や手のトラッキング系のJSライブラリなど身近なところでWas
言語間の速度比較
お知らせ この記事の最新版 (2023/5版) が下記にあります。こちらもご参照ください。 プログラミング言語の速度比較（2023/5） 記事 シングルスレッドでほぼCPUだけを使う単純なアルゴリズムで1億までの素数を求めるプログラムを作成。その実行時間と最大使用メモリ量を測定した。 ソースコードはここに保存。
Python で分かち書き の速度比較 / janome, sudachi, ginza, mecab, fugashi, tinysegmenter - Qiita
Python で分かち書き の速度比較 / janome, sudachi, ginza, mecab, fugashi, tinysegmenterPythonNLPjanomeGiNZASudachiPy Python で形態素解析 の速度比較 シンプルに分かち書きだけを期待して pip でサクッとインストール終わるヤツ 環境 docker pull python:3-slim 比較対象 janome sudachi ginza mecab fugashi tinysegmenter 準備 pip install janome pip install sudachipy pip install ginza sudachidict_core pip install mecab-python3 pip install fugashi[unidic-lite] pip install tin
有料版「ChatGPT Plus」が日本で申込み可能に！登録方法と無料版との速度比較 | AutoWorker〜Google Apps Script(GAS)とSikuliで始める業務改善入門
ChatGPTの有料プランであるChatGPT Plusがとうとう申込みスタートしました。 最初はアメリカしか申込みできなかったため、日本ユーザーは申込みできませんでした。 しかし、2023年2月11日に日本でもChatGPT Plusに申し込めるようになりました。 実際にChatGPT Plusに申込みを行ったため、どのように申込みするのか、ChatGPT Plus登録方法や解約・キャンセル方法を解説するとともに、さらには無料版との速度比較します。 有料版「ChatGPT Plus」が2/1発表ChatGPTの開発元であるOpenAIは、無料で提供していたChatGPTの有料プランを2023年2月1日に発表しました。 有料プランの名称は「ChatGPT Plus」で、月額20ドルで加入できます。 無料版ChatGPTと異なり、ピーク時も通常アクセスで応答速度も高速化、新しい機能も先に試せ
マイネオ（mineo）とは株式会社オプテージが2014年6月3日（火）から始めたMVNO（仮想移動体通信事業者）サービスです。料金の安さや独自のサービスがユーザーからの支持を得ていて、ギガを無料で追加できるサービスもたくさんあって面白いです。 って方は、マイネオ（mineo）のSIMを使ってみてください！ 私は自分が使う分のギガ（データ容量）を選べる”マイピタ”と通信し放題の”マイソク”、2つのプランどちらのSIMも契約して使っています！ マイネオを使い始めたのはそう、2014年サービスが始まったころから！ 毎年のように変動のある通信業界において、独自の特徴を活かして顧客満足度を上げられてますよ！ キャリア（ドコモ/au/ソフトバンク）3回線対応で、どんなスマホでも使えます！ 1ギガ/5ギガ/10ギガ/20ギガ、必要なだけの料金プランを選べます。 無制限SIMがあり、マイそくスタンダードな
C++とSwiftの速度比較 〜ソートアルゴリズム編〜
前回の記事（C++とJavaとSwiftの速度比較 〜配列編〜）ではC++とJavaとSwiftでの配列アクセス速度の違いを見てみました。今回は少し複雑な動作させてみようということで、C++とSwiftでソートアルゴリズムの実行速度を比較してみます。 (2017.09.02 追記) Javaも含めて比較してみました：C++とJava（とSwift）の速度比較 〜ソートアルゴリズム編〜 概要 C++とSwiftの速度比較ということで、以前は配列の読み書きを行うプログラムで比較を行いました。今回は単純な配列アクセスだけではなく、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いました。 おおまかには 標準入力からテキストデータを読み込み、オブジェクトを生成し、順次配列の後ろへ追加 オブジェクトのメンバを基準に配列の中
画像をdataURLで表示させてみた※速度比較あり
この記事はQiitaに投稿していたものです。最終更新:2021年09月03日 普通、画像を表示するときには<img src="./img/hoge.png">とか、<img src="http://example.com/hoge.png">とかやるわけですが、HTMLやCSSファイルに直接データを書く方法があるようなので試してみました。 やり方 HTMLに埋め込み <img src="data:[<mediatype>][;base64],<data>"> 画像はbase64エンコードするのが一般的です。 <mediatype>の部分にはいわゆるMIMEタイプが入ります。代表的なものは以下の通りになります。 ファイル形式 MIMEタイプ
ここでは楽天モバイルの速度を24時間計測して速度結果を公開しています。掴んでいる電波は人口カバー率98.4%の楽天回線です。 ※ 計測方法と通信速度の評価基準 楽天モバイルの速度の評価：◎〜◯ (電波が悪い場所でなければ快適に使える) 楽天モバイルの速度の実測は速いです。一般的な格安SIMのように平日の昼に遅くなりません。常に速い速度を維持しています。場所によって速度が10Mbps〜100Mbpsと大きく差が出ますが、平均的な場所だと20Mbps〜40Mbps程度です。 ほとんどの場合で楽天回線を掴みますが、パートナー回線を掴むと速度が少し遅くなる場合があります(全体のトラフィックの5%程度がパートナー回線です) 楽天モバイルは5G通信が使えますが、計測場所では5Gエリア外です。2022年夏頃に5Gエリアがあと200メートルくらいまで近付きましたが、それから1年経っても全く5Gエリアが拡大
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RaspberryPiで物体検出してみる ~その1：検出速度比較~ - Qiita
プログラミング言語の実行速度比較（2023/4）
iPhone SE（第2世代）とiPhone8/11/XR/SEの速度比較動画 - iPhone Mania
【プログラミング言語速度比較】Collatz数列ベンチマークを言語別比較しよー！ - 競プロメモ
Pythonのスタックとキューには何を使えばいいのか（各データ構造の速度比較） - Qiita
pandas vs polars vs cudf 速度比較 - ざこぷろのメモ
【競プロ】PythonとPyPyの速度比較 - Qiita
プログラミング言語の実行速度比較（2023/5）
最短経路探索のアルゴリズムを用いた「プログラム言語の速度比較」、栄えある1位は？【やじうまWatch】
ループ速度比較 〜デカい配列のforEachが約10倍遅い〜 【JavaScript】
モンテカルロ法による各言語の速度比較 - Qiita
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【速度比較】「auは500Mbps、楽天は10Mbps」iPhone 13商戦に『基本料0円』で激突のauと楽天モバイルの通信速度を比べたら整備不足が浮き彫りに | Buzzap！
関西限定の高速インターネット「eo光 10G」を実際に使ってみた【SoftBank光と速度比較】 | ちもろぐ
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