我在许多WWDC视频中看到，您希望尽可能接近60.0FPS以获得更好的流畅滚动体验。我有一个UIScrolLView，它可以同时加载图像和几个表格View。目前我得到30FPS。这是推荐的FPS的一半。只是想知道对于加载图像和其他繁重内容/渲染内容的TableView/ScrollView，你们通常会获得多少FPS。还有其他优化FPS的技巧吗？过去一周到现在，我一直在使用时间分析器、分配和核心动画工具来启动Instruments，以尽可能多地进行优化。只是为了澄清一下我所拥有的。我在iPad上有砖石/瀑布/pinterest风格的布局。所以它不仅仅是一个普通的UITableView。它
深入研究spritekit(xcode5)。我正在使用两个示例程序，1.创建新项目时包含的默认宇宙飞船示例和2.我下载的AdventureGame。在iOS模拟器中运行这些示例(似乎无关紧要)。每个帧速率都非常糟糕。如果我在spaceship/helloworld示例中仅添加30艘旋转spaceship，FR会迅速从60FPS下降到(ug)12FPS。同样，在iOSSim中运行的冒险游戏示例以惊人的10-20FPS运行(取决于正在进行的Action量)。Apple对这些游戏示例是认真的吗？SpriteKit似乎很糟糕——我认为问题要么出在程序员使用TextureAtlas的方式上，要么
最近，我使用了flutters导航。它运行良好，但它甚至在我的物理设备上也滞后。我想将它更改为综合浏览量，但我又三思而后行，所以我决定使用它的导航。如何使导航顺畅？ 最佳答案 您可能在设备上使用Debug模式。连接你的设备并运行命令flutterrun--release以Release模式将应用程序部署到你的设备，它不应该像那样滞后-如果是这样你可能有一些工作正在你的UI上运行以一种尴尬的方式线程。不建议对整个应用导航使用综合浏览量，因为这些浏览量会保存在内存中。 关于flutter-如
我正在使用Swift和SpriteKit开发一个简单的游戏，我注意到FPS从60下降到58-59(然后下降)。发生掉落时有明显的滞后—看起来好像掉落了1或2帧。CPU负载大约为20-25%，变化不大，内存使用量永久约为8MB。截图:屏幕上有6个对象:标签、红色对象(Sprite)、2x绿色对象(Sprite)、一个框(Sprite)和“ground”(矩形节点)。除标签外的所有对象都有物理体(显示为白色边框)。绿色和白色对象是动态创建的，从右向左移动并在屏幕外时销毁:funcscheduleAddingLiquid(){letwait=SKAction.waitForDuration(
我正在尝试使用带有计时和线程的C++来限制执行交叉检查的循环中的每秒帧数。这是我的代码:std::chrono::system_clock::time_pointnow=std::chrono::system_clock::now();std::chrono::system_clock::time_pointlastFrame=std::chrono::system_clock::now();while(true){//Maintaindesignatedfrequencyof5Hz(200msperframe)now=std::chrono::system_clock::now();
我正在使用SFML和C++11功能(例如范围循环)编写游戏。在处理瓦片map时，我基本上为每个map瓦片创建了一个类，一个简单地包含其Sprite、位置等的轻量级类，然后构建了一些嵌套vector来表示游戏map层。为了优化一次在屏幕上绘制数千个对象的过程，我只是简单地绘制玩家看到的东西。这很顺利。我有以下渲染游戏map的方法，如果瓦片位置在相机边界内，则条件基本返回truevoidgameMap::render(sf::RenderWindow&winMain,sf::Vector2foffset){for(vectorvec1:backgroundData)for(inti:vec
我正在使用SFML和C++11功能(例如范围循环)编写游戏。在处理瓦片map时，我基本上为每个map瓦片创建了一个类，一个简单地包含其Sprite、位置等的轻量级类，然后构建了一些嵌套vector来表示游戏map层。为了优化一次在屏幕上绘制数千个对象的过程，我只是简单地绘制玩家看到的东西。这很顺利。我有以下渲染游戏map的方法，如果瓦片位置在相机边界内，则条件基本返回truevoidgameMap::render(sf::RenderWindow&winMain,sf::Vector2foffset){for(vectorvec1:backgroundData)for(inti:vec
摘要：本文说首次实现了大规模点云场景中基于点的模型的实时检测（首先指出FPS采样策略进行下采样是耗时的，尤其当点云增加的时候，计算量和推理时间快速增加；本文提出IC-FPS；包含两个模块：localfeaturediffusionbasedbackgroundpointfilter(LFDBF)；CentroidInstanceSamplingStrategy(CISS)；LFDBF用来排除大量的背景点，而CISS用来替代FPS；简介：早期的工作将点云投影为多视图，或体素点云，并通过3D卷积提取特征。这些方法虽然取得了很好的效果，但在将点云转换为block等中间表示时，不可避免地会丢失信息，导
摘要：本文说首次实现了大规模点云场景中基于点的模型的实时检测（首先指出FPS采样策略进行下采样是耗时的，尤其当点云增加的时候，计算量和推理时间快速增加；本文提出IC-FPS；包含两个模块：localfeaturediffusionbasedbackgroundpointfilter(LFDBF)；CentroidInstanceSamplingStrategy(CISS)；LFDBF用来排除大量的背景点，而CISS用来替代FPS；简介：早期的工作将点云投影为多视图，或体素点云，并通过3D卷积提取特征。这些方法虽然取得了很好的效果，但在将点云转换为block等中间表示时，不可避免地会丢失信息，导
使用线程处理I/O繁重的任务（例如从相机传感器读取帧）是一种已经存在数十年的编程模型。例如，如果我们要构建一个网络爬虫来抓取一系列网页（根据定义，这个任务是I/O绑定的），我们的主程序将生成多个线程来处理并行下载这组页面，而不是仅依靠单个线程（我们的“主线程”）按顺序下载页面。这样做可以让我们更快地抓取网页。同样的概念也适用于计算机视觉中的从相机读取帧——我们可以简单地通过创建一个新线程来提高我们的FPS，该线程轮询相机以获取新帧，而我们的主线程处理当前帧。这是一个简单的概念，但它在OpenCV示例中很少见，因为它确实为项目添加了几行额外的代码（或者有时是很多行，取决于您的线程库）。多线程也可
