随着项目开发接近了尾声，改Bug和性能优化成了工作的重中之重，移动端开发，最注重用户体验，一个丝滑般的应用程序能在用户心里加很多印象分。 1、优化列表的滑动速度 作为内容创作类的app，里面包含了大量的写作、画作、小说、动态等多种动态高度的样式；列表滑动不卡顿，就成了用户体验的关键问题。 1）Autolayout自动布局比直接计算frame消耗更多的CPU资源，所以在确定内容位置、宽高情况下最好使用frame。 2）使用线程来处理文本、尺寸计算、图片处理等；避免卡顿主线程； 3）对于动态高度的cell，最好能提前计算好，缓存到数据模型中，减少计算高度所浪费的时间； 4）滑动过程
使用MJRefresh进行列表下拉刷新时，会出现列表上下颤抖问题 抖动的原因 我们先来看看在手松开之后我们对scrollView做了什么事情： ScrollViewDidEndDragging => setContentInset: 为了保证在“Loading”的状态下，下拉刷新控件可以展示，我们对contentInset做了修改，增加了inset的top.那这样一步操作为什么会导致scrollView抖动一下呢。 我在scrollViewDidScroll:中打了个断点，来看看在setContentInset:之后发生了什么事情。我设置的inset.top=64;结果发现scr
原理：1.扫描项目中用到的字符集；2.把字体文件裁剪掉没用到的字符，仅保留项目中用到的字符；3.生成裁剪后的字体文件；工具功能设计：1.支持通过拖拽字体文件或文件夹批量选择需要裁剪的字体文件。2.扫描工程中使用到的字符集：主要是获取prefab中Text、TextMeshPro的文本，配置表和数据表中的文本，多语言表的文本以及代码中的字符串。3.支持设置基础字符集文件：把需要强制保留的常用的字符集放进文本文件作为基础字符集，可在编辑器界面由用户选择自定义基础字符集文件。4.把扫描出的字符集和基础字符集合并，生成裁剪后的字体文件。功能实现：1.字体选择功能参考工具集主界面逻辑：【Unity编辑器
压力测试压力测试不同于功能测试，其目的是为了测试出系统在高并发，高数据量的情况下可能会出现的问题（内存泄露、并发、同步）一种典型的内存泄漏就是对象在创建之后由很多用户进行调用，导致对象被不断新建但复用率很低，导致内存不足（内存泄露的典型问题）有效的压力测试应用的关键条件：重复、并发、量级、随机变化性能指标响应时间：客户端从发起一个请求开始，到接收到服务器的响应为止，整个过程所耗费的时间TPS：系统每秒能够处理的事务数（Java中的事务，暨一系列不可中断的操作）QPS：系统每秒处理的查询次数（次/秒）（一般指接口的查询次数）TPS、QPS、HPS都是衡量系统处理能力的非常重要的指标，越大越好，金
本文主要介绍ARMNeon技术，包括SIMD技术、SIMT、ARMNeon的指令、寄存器、意图为读者提供对ARMNeon的一个整体理解。🎬个人简介：一个全栈工程师的升级之路！📋个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程🎀CSDN主页 发狂的小花🌄人生秘诀：学习的本质就是极致重复!目录1并行技术的几种方式1.2SISD1.3MIMD1.4SIMD1.4.1概念和特点1.4.2产生的原因1.5MISD1.6 SIMT2 NEON介绍2.1 ARMNeon特点2.2ARMNeon数据类型2.2.1 Neon数据类型的命名格式2.2.2支持的数据类型 2.3ARMNeon指令2.4Neon寄存器2.
Uipath中有两个WriteRange一个是系统的一个Excel的.如果使用Excel速度会比较慢,使用System下的会比较快.添加300个sheetExcel中年的writeRange需要10分钟,而使用system只需要2分钟.论坛有人解释:Thatisallcompletedbackendratherthanfrontend,somaybequicker.
目录ApacheIceberg介绍1.ApacheIceberg-表格式2.Iceberg表的组成3.Iceberg表的ACID特性4.IcebergEvolutionSpark读写Iceberg1.Spark写Iceberg表2.Spark读Iceberg表3.Iceberg文件过滤4.MOR-Position/EqualityDelete5.Upsert-COW6.Upsert-MORIceberg生产实践1.挑战1-宽表2.挑战2-schema变动频繁3.挑战3-Schema变动影响文件过滤4.基于Schema过滤文件5.其余优化项数据治理服务1.数据治理服务总览2.ExpireSnap
下面是一段这样的代码://example_3intAdd_8K_3(int*in,int*out,intb){inti;for(i=0;i我通过ARMCC和Xcode(通过-O3)编译它。但是两种结果的表现却大不相同。Xcode中的循环数大约是armcc结果的3倍。ARM汇编代码{Add_8K_3PROCADDr0,r0,#4MOVr3,#0x400PUSH{r4};3264|L1.12|SUBSr3,r3,#1LDRr4,[r0,#-4];3271LDRr12,[r0],#8;3271ADDr4,r4,r2;3271STRr4,[r1],#8ADDr12,r12,r2STRr12,[
总拓扑图👇一、IP地址的规划1.先观察拓扑图其中有4个用户网段和1个骨干网段。然后我们可以将题目中的环回接口的要求先集中，比如r1需要两个环回接口，那么我们将两个环回接口看作一个用户网段。所有是需要4个用户网段，而不是8个。然后路由器和路由器之间我们可以看作使用同一个网段，就是一个骨干网段。2.就是子网划分了原本是192.168.1.0/24需要5个网络段（2^2所以是借三位网络位，于是变成192.168.1.0/27（骨干网段）192.168.1.32/27（用户网段）192.168.1.64/27（用户网段）192.168.1.96/27（用户网段）192.168.1.128/27（用户网
CEC2017中的测试本文作者将介绍一个2023年发表在中科院1区期刊《Knowledge-BasedSystems》上的优化算法——开普勒优化算法(Kepleroptimizationalgorithm，KOA)[1]算法性能上，与鹈鹕、黏菌、灰狼和鲸鱼等一众优化算法在CEC2014、CEC2017、CEC2020和CEC2022上进行了测试，均显示出其惊艳的性能。因此，感兴趣的各位就和作者一起学习一下该算法的巧妙之处吧，并且，在文章的最后也给出了算法的MATLAB和Python实现。将这样性能较好的新算法应用于一些工程问题也能够在一定程度上提升文章的创新性。00目录1开普勒优化算法（KOA
