在计算速度方面，Base64和MD5有不同的应用场景。Base64是一种编码算法，用于将二进制数据转换为文本格式，常用于在网络传输中传递二进制数据。Base64的计算速度通常很快，因为它只需要进行简单的位运算和查表操作，没有复杂的运算过程。MD5是一种哈希算法，用于计算数据的哈希值。它将任意

最*需要在计算大文件的MD5值时显示进度，于是我写了如下的代码：publiclongLength{get;privateset;}publiclongPosition{get;privateset;}publicasyncTaskComputeMD5Async(stringfile,CancellationTokencancellationToken){usingvarfs=File.OpenR

项目背景当前，常见的大气污染预测模型大多是基于物理机理构建的，比如空气质量预测模型Calpuff、AERMOD、CMAQ等。然而，这些模型运算较为复杂，对于输入数据的要求非常高，运算耗时也比较长，适合用于常规固定区域的预报。当遇到突发污染事件时，就无法有效发挥作用。针对以上问题，本项目以某

importtimeimporttensorflowastftf.compat.v1.disable_eager_execution()#%%平均2.7秒。发现conda创建tf1.15速度非常慢，应该环境配置有问题A=tf.linalg.svd(tf.random.normal([2000,2000]))withtf.compat.v1.Session()assess:sess.run(tf.compat.v1.glob