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    Lighthouse3d.com >> GLUT Tutorial >> Extras >> Frames per Second

     

    你的程序实际上跑得多快? 有时我们我们改了一个小地方却不确定效果有没有表现出来,即它们如何影响每秒显示的帧数.本节我们会来看怎么使用GLUT来计算出每秒的帧数.注意这不能看作是真是测试数据,它只是个参考值.

    GLUT提供一个函数来查询系统中的很多特性,其中之一是获取调用glutInit函数时使用的毫秒数.该函数是glutGet,原型如下:

     

    int glutGet(GLenum state);

    state - 指定我们需要的值

     

    该函数可以用于很多方面,例如获取窗体坐标或者获取OpenGL的缓冲深度.本节我们用它来获取调用glutInit函数时使用的毫秒数,保存在GLUT_ELAPSED_TIME传参中.

     

    int time;
    
    ...
    
    time = glutGet(GLUT_ELAPSED_TIME);

     

    现在用该函数来计算程序每秒的帧数.帧与帧之间的速率是变化的,因为并非所有帧都用相同的渲染时间,因为操作系统不是只有你的程序在运行.操作系统取得它的通行权,然后镜头随着渲染的物体而改变.因此我们将会避免计算每一帧的速率,而去计算每秒大概的帧数.这样会提供一个更精确的数值,虽然它也仍然只是一个均值.

    先声明三个变量: frame, time和timebase, 其中timebase和frame初始化为0.

    int frame=0,time,timebase=0;

    这三个变量作用是:

    frame - 我们从开始统计帧速率到现在的帧数

    time - 当然的毫秒数

    timebase - 我们从开始统计帧速率到现在的时间

     

    下面这段代码,只要放到空闲事件的处理函数中,就会实现上述效果:

    ...
    
        frame++;
        time=glutGet(GLUT_ELAPSED_TIME);
    
        if (time - timebase > 1000) {
            fps = frame*1000.0/(time-timebase));
             timebase = time;
            frame = 0;
        }
        ...

     

    我们从增加帧数开始,例如增加各种帧.然后记录当前事件.然后我们对比timebase来检查读秒,例如看time和timebase是否相差1000毫秒.如果还未到时间,会先跳过计算部分.然而即使超过了1秒,我们也会进行计算.

    从time和timebase的差是提供了开始统计帧数到停止所经过的毫秒数.该值除以1000就是所经过的秒数.剩下要做是把该秒数值乘以从开始统计帧数到停止所渲染的帧数,就得到了每秒的帧数.最后我们重置timebase到当前的毫秒值,把frame置零.

    注意,如果程序的timebase为0,就要先等1秒来等待初始化该值.一开始的初始值会有误导,因为该值里面包含了初始化窗体消耗的时间.你测试一下就会发现该值会远比实际帧速率低.

    如果你想输出每秒的帧数,你可以使用以下代码:

        ...
        frame++;
        time=glutGet(GLUT_ELAPSED_TIME);
        if (time - timebase > 1000) {
            sprintf(s,"FPS:%4.2f",
                frame*1000.0/(time-timebase));
            timebase = time;
            frame = 0;
        }
    
        glColor3f(0.0f,1.0f,1.0f);
    
        glPushMatrix();
        glLoadIdentity();
        setOrthographicProjection();
        renderBitmapString(30,35,(void *)font,s);
        glPopMatrix();
        restorePerspectiveProjection();
    
        ...

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/live41/p/3393941.html

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  • 数据结构1.若将关键字1,2,3,4,5,6,7依次插入到初始为空的平衡二叉树T中,则T中平衡因子为0的分支结点的个数是...当计时器超时时,若发送方只收到0、2、3号帧的确认,则发送方需要重发的帧数是 。[南京大学]A....

    4ca80818fe53585bf6c9bbe5aae741c5.png

    数据结构

    1.若将关键字1,2,3,4,5,6,7 依次插入到初始为空的平衡二叉树T 中,则T 中平衡因子为0 的分支结点的个数是        [吉林大学]

    A.  0

    B.  1

    C.  2

    D.  3

    计算机网络

    2.数据链路层采用了后退N帧(GBN)协议,发送方已经发送了编号为0~7的帧。当计时器超时时,若发送方只收到0、2、3号帧的确认,则发送方需要重发的帧数是      。[南京大学]

    A.2
    B.3
    C.4
    D.5

    操作系统

    3.下列关于进程和线程的叙述中,正确的是         。[西北大学]

    A.不管系统是否支持线程,进程都是资源分配的基本单位 

    B.线程是资源分配的基本单位,进程是调度的基本单位 

    C.系统级线程和用户级线程的切换都需要内核的支持 

    D.同一进程中的各个线程拥有各自不同的地址空间

    计算机组成原理

    4.若x=103,y=-25,则下列表达式采用8 位定点补码运算实现时,会发生溢出的是        [杭州电子科技大学]

    A.x+y 

    B.-x+y

    C.x-y 

    D.-x-y

    答案解析:大家可以在下方投票答题,并且在评论区写出你的理解哦,明天公布答案解析哦!

    20200726的答案解析

    数据结构

    1.要使一棵非空二叉树的先序序列与中序序列相同,其所有非叶结点须满足的条件是           [哈尔滨工业大学]

    A.  只有左子树

    B.  只有右子树

    C.  结点的度均为1

    D.  结点的度均为2

    答案:B

    解析:先序序列是先父结点,接着左子树,然后右子树。中序序列是先左子树,接着父结点,然后右子树,递归进行。如果所有非叶结点只有右子树,先序序列和中序序列都是先父结点,然后右子树,递归进行,因此B正确。

    计算机网络

    2.对于100Mbps 的以太网交换机,当输出端口无排队,以直通交换(cut-through switching)方式转发一个以太网帧(不包括前导码)时,引入的转发延迟至少是。[南京大学]

    A.  0μs

    B.  0.48μs

    C.  5.12μs

    D.  121.44μs

    答案:B

    解析:以太网的直通交换方式在输入端口检测到一个 数据包时,检查该包的包头,获取包的目的地址,启动内部的动态查找表转换成相应的输出端口,在输入与输出交叉处接通,把数据包直通到相应的端口,实现交换功能。它只检查数据包的包头(包括7个字节的前同步码+1个字节的帧开始界定符+6个字节的目的地址共14个字节),有时题目说明不包含前导码,即只包6个字节含目的地址。那么转发时延=6B/100Mbps=6*8b/[(100*10^6)b/10^6us]= 0.48us。

    操作系统

    3.某计算机采用二级页表的分页存储管理方式,按字节编址,页大小为2^10字节,页表项大小为2 字节,逻辑地址结构为:

    22f1c624f89f96d31cf91bac3dfb814c.png

    逻辑地址空间大小为2^16页,则表示整个逻辑地址空间的页目录表中包含表项的个数至少是______。[西北大学]

    A.64

    B.128 

    C.256 

    D.512

    答案:B
    解析:1 页为1KB,一页可存储512 个页地址(页表项大小为2 字节),逻辑地址空
    间大小为2^16页,页表占用2^16/512=128 页,所以页目录中至少要有128 个表项。

    计算机组成原理

    4.浮点数加减运算过程一般包括对阶、尾数运算、规格化、舍人和判断溢出等步骤。设浮点数的阶码和 尾数均采用补码表示,且位数分别为5 位和7 位(均含2 位符号位)。若有两个数X=2^7×29/32,Y=2^5×5/8, 则用浮点加法计算X+Y 的最终结果是        。[杭州电子科技大学]

    A.001111100010

    B.001110100010 

    C.010000010001 

    D.发生溢出

    答案:D

    解析:根据题意,X 可记为00,111;00,11101(分号前为阶码,分号后为尾数) ,Y 可记为00,101;00,10100;首先对阶,X、Y 阶码相减,即00,111 一00,101=00,111+11,011=00,010(最高位进位自然丢弃) ,可知X 的阶 码比Y 的阶码大2,根据小阶向大阶看齐的原则,将Y 的阶码加2,尾数右移2 位,得Y 为00,111;00,00101;尾数相加,即00,11101+00,00101=01,00010,尾数相加结果符号位为01,故需进行右规;规格化,将尾数右移1 位,阶码加1,得X+Y 为01,000;00,10001 ,阶码符号位为01,说明发生溢出。

    baf91be6d7b974e367537159f4d260a3.png

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    在数据框中,我想计算过去10天的价格中有多少比今天的价格高.结果如下所示:

    price ct>prev10

    50.00

    51.00

    52.00

    50.50

    51.00

    50.00

    50.50

    53.00

    52.00

    49.00

    51.00 3

    我已经看过这篇文章由DSM回答,但要求不同,因为比较的基数是静态数字而不是当前行:

    当然我想在没有循环1×1的情况下这样做.非常难过 – 提前感谢任何建议.

    解决方法:

    您可以在该系列上使用rolling_apply函数.考虑到样本数据的小尺寸,我使用了5的窗口长度,但您可以轻松地更改它.

    lambda函数计算滚动组中的项目数(不包括最后一项)大于最后一项.

    df = pd.DataFrame({'price': [50, 51, 52, 50.5, 51, 50, 50.5, 53, 52, 49, 51]})

    window = 5 # Given that sample data only contains 11 values.

    df['price_count'] = pd.rolling_apply(df.price, window,

    lambda group: sum(group[:-1] > group[-1]))

    >>> df

    price price_count

    0 50.0 NaN

    1 51.0 NaN

    2 52.0 NaN

    3 50.5 NaN

    4 51.0 1

    5 50.0 4

    6 50.5 2

    7 53.0 0

    8 52.0 1

    9 49.0 4

    10 51.0 2

    在上面的示例中,第一组是索引值为0-4的价格.你可以看到发生了什么:

    group = df.price[:window].values

    >>> group

    array([ 50. , 51. , 52. , 50.5, 51. ])

    现在,将前四个价格与当前价格进行比较:

    >>> group[:-1] > group[-1]

    array([False, False, True, False], dtype=bool)

    然后,您只是将布尔值相加:

    >>> sum(group[:-1] > group[-1])

    1

    这是放入索引4的第一个关闭窗口的值.

    标签:python,pandas,dataframe,vectorization,conditional

    来源: https://codeday.me/bug/20190829/1762514.html

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  • 我有一个列可变的pandas数据。我想对数据的每一列进行数值积分,这样我就可以计算从第0行到第n行的定积分。我有一个可以在1D数组上工作的函数,但是有没有更好的方法可以在pandas数据中这样做,这样我就不必...

    我有一个列数可变的pandas数据帧。我想对数据帧的每一列进行数值积分,这样我就可以计算从第0行到第n行的定积分。我有一个可以在1D数组上工作的函数,但是有没有更好的方法可以在pandas数据帧中这样做,这样我就不必迭代列和单元格了?我在想办法用applymap,但我不知道怎么用。在

    这是在一维阵列上工作的函数:def findB(x,y):

    y_int = np.zeros(y.size)

    y_int_min = np.zeros(y.size)

    y_int_max = np.zeros(y.size)

    end = y.size-1

    y_int[0]=(y[1]+y[0])/2*(x[1]-x[0])

    for i in range(1,end,1):

    j=i+1

    y_int[i] = (y[j]+y[i])/2*(x[j]-x[i]) + y_int[i-1]

    return y_int

    我想用一次计算一个数据帧的多个列的方法来替换它,如下所示:

    ^{pr2}$

    编辑:

    启动数据帧dB_df:Sample1 1 dB Sample1 2 dB Sample1 3 dB Sample1 4 dB Sample1 5 dB Sample1 6 dB

    0 2.472389 6.524537 0.306852 -6.209527 -6.531123 -4.901795

    1 6.982619 -0.534953 -7.537024 8.301643 7.744730 7.962163

    2 -8.038405 -8.888681 6.856490 -0.052084 0.018511 -4.117407

    3 0.040788 5.622489 3.522841 -8.170495 -7.707704 -6.313693

    4 8.512173 1.896649 -8.831261 6.889746 6.960343 8.236696

    5 -6.234313 -9.908385 4.934738 1.595130 3.116842 -2.078000

    6 -1.998620 3.818398 5.444592 -7.503763 -8.727408 -8.117782

    7 7.884663 3.818398 -8.046873 6.223019 4.646397 6.667921

    8 -5.332267 -9.163214 1.993285 2.144201 4.646397 0.000627

    9 -2.783008 2.288842 5.836786 -8.013618 -7.825365 -8.470759

    结束数据帧B_df:Sample1 1 B Sample1 2 B Sample1 3 B Sample1 4 B Sample1 5 B Sample1 6 B

    0 0.000038 0.000024 -0.000029 0.000008 0.000005 0.000012

    1 0.000034 -0.000014 -0.000032 0.000041 0.000036 0.000028

    2 0.000002 -0.000027 0.000010 0.000008 0.000005 -0.000014

    3 0.000036 0.000003 -0.000011 0.000003 0.000002 -0.000006

    4 0.000045 -0.000029 -0.000027 0.000037 0.000042 0.000018

    5 0.000012 -0.000053 0.000015 0.000014 0.000020 -0.000023

    6 0.000036 -0.000023 0.000004 0.000009 0.000004 -0.000028

    7 0.000046 -0.000044 -0.000020 0.000042 0.000041 -0.000002

    8 0.000013 -0.000071 0.000011 0.000019 0.000028 -0.000036

    9 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

    在上面的例子中(x[j]-x[i]) = 0.000008

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