一直以來，我都是認為記憶體的分配效率很低，所以才有jemalloc和tcmalloc的現世，也花了大量精力去研究他們。 但最近的乙個發現卻讓我大跌眼鏡。
最近，有個函式的效能一直困擾著我。實現了乙個雜湊類，迴圈100w次，每次迴圈插入256個預先生成的隨機數作為關鍵字。在本機測試中，一直保持在100秒左右無法下降。
即使所有的記憶體都使用預先分配，也只能達到50秒。懷疑malloc ， 再懷疑memset。使出渾身解數，也難以達到預期。最後，做了2個效能測試，卻豁然開朗，如下：
const int loop_counter = 1000000 ;
void test_malloc()
}time_t end = ::time(null) ;
}
const int loop_counter = 1000000 ;
const int gdata_size = 256 ;
void test_fun(const char * addr , size_t size)
void test_call()
}time_t end = ::time(null) ;
}
很難想象，上面2個測試項，乙個結果是5秒，另外乙個是6秒。如果將test_fun注釋掉，那麼是1秒。也就是test_fun的呼叫代價等於記憶體分配的代價。
代價函式 cost function
在監督學習的回歸問題中，代價函式就是用於找到最優解的目的函式，反應了 函式的準確性。代價函式的值越小，說明在回歸問題的中，電腦程式對資料擬合的越好。也就是假設函式越正確。比如，對於這個假設函式 可以看成是求房價的假設函式 代價函式是 也就是 值與真實值的差的平方和，再除以2m 2倍樣本數量 在假設函...
代價函式 Cost Function
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關於代價函式
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