如果M是一个密集的m×n矩阵并且v是一个n分量向量，那么产品u = Mv是由u[i] = sum(M[i,j] * v[j], 1 <= j <= n)给出的m分量向量。一个简单的实现该乘法是 allocate m-component vector u of zeroes
for i = 1:m
for j = 1:n
u[i] += M[i,j] * v[j]
e
我在Progress（11.4）中已经注意到重复的字符串连接可能非常慢。例如在下面的代码中。 DEF VAR i AS INT NO-UNDO.
DEF VAR c AS LONGCHAR NO-UNDO.
DO i = 1 TO 1000000:
c = c + STRING(i MOD 10).
END.
从我在Java中的经验，我认为这个问题是每个我们串接的时候，我们要
所以我有两个矩阵，A和B，我想计算这里给出的最小加乘积：Min-plus matrix multiplication。为此，我实施了以下操作： def min_plus_product(A,B):
B = np.transpose(B)
Y = np.zeros((len(B),len(A)))
for i in range(len(B)):
Y[i] =
我们最近发现在prepareStatement(String sql, int resultSetType, int resultSetConcurrency)中使用resultSetType=TYPE_SCROLL_INSENSITIVE而不是默认的prepareStatement(String sql)会导致db2生成/使用不同的访问计划，这可能会导致显着不同的查询时间，大小/过滤范围/等。