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为什么矢量化对Matlab程序有益？ NumPy和Boost（uBLAS）是否相同？

| 使用矢量化替换for循环可以显着提高Matlab程序的速度。是因为矢量化代码是并行运行的吗？向量化对使用NumPy或uBLAS的程序是否也有益？

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在诸如Matlab和numpy之类的解释环境中，“矢量化”代码通常更快，因为矢量化版本通常（但不总是）运行用C或FORTRAN编写的预编译和优化代码。并行执行可能会或可能不会在其中起作用。由于这个原因，在numpy中使用向量化通常会提高性能-例程通常是用C或FORTRAN编译的，它们的运行速度比必须在解释器上运行的本机python代码快得多。同样，主要用C语言编写的numpy可以避开python全局解释器锁，这可以大大提高使用线程的python代码的响应能力。

我认为使向量化更快的部分原因在于，它减少了与多个函数调用相关的开销。将向量传递给函数对应于一次调用，而将向量的每个元素分别传递给函数则对应于多次调用。

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matlab

ublas

boost

|||||||||中刷新所有异步处理程序在boost :: asio中。我正在运行一些需要异步通信的测试，其基础框架是Asio。有时，出于充分的原因，即使测试被取消，处理程序也会保留在处理循环中。但是然后，在删除目标后调用它。 Test类： virtual void SetUp() { _client = new Client; _server = new Server; Service::run(); } virtual void Tea


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							vectorization
						
						
							
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