Высокая производительность
Python
Data Mining
C#
Big Data
Комментарии 12
+1
Как можно тестировать с такими входными данными: «C# запускался в режиме отладки»?
-3
Можно, пока не требуется лицензирования)

А если серьезно, то с галочкой «оптимизировать код» такой запуск на результат практически не влияет. Ну и в реальной жизни крутить данные обычно приходится не выходя из среды. Так что это приближенный к реальным условиям случай, на мой взгляд.
+2

Вот именно. В Debug сборках отключена оптимизация и добавлена специальная отладочная информация. Я как то давно замерял производительность в Debug и Release режимах. Последний быстрее как минимум в 3 раза.
К тому же сам код написан не оптимально. Так что еще есть куда улучшать!

+1
Нет, на первом скриншоте видно что режим именно Release. При этом доступна пошаговая отладка.
+1

JIT-компилятор при подключенном отладчике ведет себя абсолютно иначе.
выключается практически весь Inline, JIT-оптимизации и тп.

0
Это стандартный функционал VS — запуск через F5 дает аналогичный результат что и запуск через cmd. Смотрите скриншот выше)
0
запуск через F5 дает аналогичный результат что и запуск через cmd
Может в вашем случае разница незаметна, но в общем случае — это не так. Не раз уже спотыкался об это, на этапе оптимизации.
+2
Вам всё равно не получится адекватно сравнить, в питоновских научных библиотеках внутри каша из c, cython, c++, python
-1
Ваша мысль не понятна, как будто нельзя сравнивать множество элементов с одной стороны и один с другой: 1 + 2 + 3 > 1
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии.  , пожалуйста.