我正在开发一个应用，它使用NextBusAPI和Googlemap显示公交路线。但是，我遇到了CPU使用问题，我认为这是由map上的GMSPolylines数量引起的。路线由一组折线显示，这些折线由NextBus为给定路线给出的点组成。当折线被添加到map并且GMSCamera正在概览整条路线时，模拟器(iPhoneX)上的CPU达到100%。然而，当放大路线的特定部分时，CPU使用率下降到~2%。map截图:https://i.imgur.com/jLmN26e.png性能:https://i.imgur.com/nUbIv5w.pngNextBusAPI返回路线信息，包括特定巴士路
我希望有人能帮助我，我已经搜索了Stackoverflow和Google，但我找不到正确的解决方案。我有一个非常简单的应用程序，它可以拍照(通过UIImagePickerController使用标准iOS相机)，然后我以非常低的分辨率将它保存到文件系统-letthumbNailData=UIImageJPEGRepresentation(image,0.02)之后我使用CoreData在CollectionView中显示图像——我只在CoreData中保存文件名，而不是图像，图像只在文件系统中。因此，但是，当我运行该应用程序时，它显示内存使用量不超过15MB，进程大约为1-2%。一切运
更新到Xcode6.4后，如果我打开一个playground并只做少量工作，比如复制并粘贴一个数组，例如:[["udNKIbuMJM",0,0,""],["PrZtijrbAz",0,0,""],["Sd37qzfN70",0,0,""],["KT4WRSlbYj",0,0,""],["6DCBEZuwgB",0,0,""]]CPU负载飙升。风扇开始呼呼作响，ActivityMonitor显示它的使用率为198%。还有其他人遇到这个吗？如果是这样，有什么解决方案吗？上面的数组原本是83项。当我注意到它没有编译时，我将它缩短到只有3以查看是否是问题所在(不应该是问题)，但CPU负载继续攀
我已经在iPhone6上启动了Xcode的SpriteKit(旋转飞机)模板项目。令我惊讶的是，Xcode报告没有GPU使用率，而同时我在屏幕上有800个Sprite节点，FPS从60下降到30.我认为SpriteKit使用GPU进行渲染。是Xcode还是我和我缺乏知识？ 最佳答案 FPS调试计和GPU报告仅适用于OpenGLES游戏。SpriteKit现在支持Metal设备(任何带有A7芯片的设备，例如iPhone5S+)，这意味着它不会使用OpenGLES。因此，解决方法是简单地告诉SpriteKit使用OpenGLES而不是M
这是我在这里的第一个问题，请放轻松!我是一名编码新手，目前正在尝试遍历JSON、解析数据并将信息备份到我的Firebase服务器-使用Alamofire请求JSON信息。swift4、Alamofire4.5.1、Firebase4.2.0该过程有效-但并非没有无限增加设备内存使用率和高达200%的CPU使用率。通过注释行，我将内存和CPU使用率单列到我的数据拉取函数中的Firebase上传setValue行-它遍历未知长度的JSON数据库(通过一次拉取最多1000行数据-因此增加偏移值)。我从中提取信息的数据库非常庞大，并且随着内存使用量的增加，该函数的运行速度变得非常慢。该函数检测
我正在使用Gradle2.5编译一个包含5个模块的Java项目。为了加快速度，我还使用了gradle-daemon。但是，在编译期间，最多有18个gradle-daemon实例在运行。编译完成后，仍然有15个守护程序实例。守护进程消耗大约600MB的RAM。在后台运行那么多守护进程是正常的还是gradle-daemon配置错误？更新:我的操作系统是DebianJessie。Java版本是OracleJava8。 最佳答案 按照Antoniosss的建议，我与开发人员取得了联系。事实证明，Gradle实际上非常耗费资源。即使对于一个简
我正在尝试为10级图像分类任务训练一个简单的多层感知器，这是Udacity深度学习类(class)作业的一部分。更准确地说，任务是对从各种字体呈现的字母进行分类(该数据集称为notMNIST)。我最终得到的代码看起来相当简单，但无论如何我在训练期间总是得到非常低的GPU使用率。我用GPU-Z测量负载，它只显示25-30%。这是我当前的代码:graph=tf.Graph()withgraph.as_default():tf.set_random_seed(52)#datasetdefinitiondataset=Dataset.from_tensor_slices({'x':train_
我创建了一个脚本来监控串行端口的输出，该串行端口每半小时接收3-4行数据-脚本运行良好并抓取从端口出来的所有内容，这在一天结束时就是事情...然而，让我感到困扰的是，对于一个只监视单个串行端口的程序来说，cpu使用率似乎相当高，当这个脚本运行时，1个核心将始终处于100%使用率。我基本上是在运行这个问题中代码的修改版本:pyserial-HowtoReadLastLineSentfromSerialDevice我已经尝试定期轮询inWaiting()函数并在inWaiting()为0时让它休眠-我已经尝试了从1秒到0.001秒的间隔(基本上，在不开车的情况下尽可能频繁cpu使用情况)-
TensorFlow总是(预)分配我显卡上的所有空闲内存(VRAM)，这没关系，因为我希望我的模拟在我的工作站上尽可能快地运行。但是，我想记录TensorFlow实际使用了多少内存(总计)。此外，如果我还可以记录单个张量使用的内存量，那就太好了。此信息对于衡量和比较不同ML/AI架构所需的内存大小非常重要。有什么建议吗？ 最佳答案 更新，可以使用TensorFlowops查询分配器:#maximumacrossallsessionsand.runcallssofarsess.run(tf.contrib.memory_stats.M
我正在尝试使用HTML5视频标签同时预加载20个视频"class="video-jsvjs-default-skin"loopautoplay="none"width="640"height="360">此视频作为模板位于Bootstrap的弹出窗口中。为了使这些视频自动播放，我正在使用正在监听鼠标悬停事件的videoJS我的CPU使用率很高，尤其是在Chrome上。 最佳答案 尝试删除autoplay="none"。您不需要为该属性设置任何值。目前video标签读取autoplay并再现视频。基本上它忽略了值。http://vid
