iOS/Android性能调优

iOS与Android性能优化技巧
最新推荐文章于 2025-10-30 21:23:37 发布
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本文提供了针对iOS和Android应用的性能优化技巧及实践方法，包括如何提高应用启动速度、减少内存使用、优化网络请求等方面的内容。

http://www.raywenderlich.com/31166/25-ios-app-performance-tips-tricks

http://blog.venmo.com/hf2t3h4x98p5e13z82pl8j66ngcmry/performance-tuning-on-android

Delphi移动开发优化：FireMonkey在iOS平台的UI性能调优.pdf
07-16
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、...无论是Windows、macOS、iOS还是Android平台，Delphi都能完美支持，真正实现一次编写，多平台部署。选择Delphi，开启高效开发之旅！
Delphi移动端优化：FireMonkeySKIA渲染在Android、iOS的深度调优.pdf
07-16
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、...无论是Windows、macOS、iOS还是Android平台，Delphi都能完美支持，真正实现一次编写，多平台部署。选择Delphi，开启高效开发之旅！
GitHub_Trending/sam/samples移动端优化：iOS与Android性能调优
gitblog_00805的博客
09-03 879
在移动应用开发中，性能优化始终是开发者面临的核心挑战。Flutter作为跨平台框架，虽然在开发效率上具有显著优势，但在iOS和Android平台上的性能表现仍需精心调优。本文基于GitHub_Trending/sam/samples项目，深入探讨移动端性能优化的关键技术点。 ## 一、启动性能优化：Splash Screen最佳实践 ### 1.1 Android 12+ Splash Scr...
MAUI 7 跨平台开发：开源.NET 移动端项目（iOS/Android/Windows）UI 统一与性能调优
assaxasxas的博客
10-30 404
在开源.NET MAUI项目中，UI统一通过共享代码和平台适配实现，而性能调优需聚焦启动、内存和UI优化。UI统一：最大化代码共享，使用OnPlatform处理差异，测试跨平台一致性。性能调优：优先懒加载和异步操作，监控资源使用，目标帧率$fps \geq 60$。实际项目中，结合社区资源（如MAUI GitHub仓库）和持续性能测试，可构建高效、一致的跨平台应用。推荐从简单原型开始（如Todo App），逐步迭代优化。
WCDB静态库链接：iOS/Android平台配置详解
gitblog_00775的博客
09-07 758
你是否曾在iOS或Android项目中遭遇静态库链接失败？编译错误提示"undefined symbol"时无从下手？本文将系统讲解WCDB（WeChat Database）在iOS和Android平台的静态库配置方案，帮助开发者彻底解决跨平台数据库集成难题。读完本文你将掌握： - iOS平台通过CocoaPods与手动配置两种方式集成WCDB静态库 - Android平台基于NDK的.mk文件...
Android界面性能调优手册
你好邱林和的专栏
12-22 716
转自：http://mp.weixin.qq.com/s/3IEvT54xBY4S_cPu35h1fQ Android界面性能调优手册 2016-12-20 安卓开发 来源：蔡培培（@Vince蔡培培）  链接：https://androidtest.org/android-graphics-performance-pattens/（点击尾部阅读原文前往
simdjson移动端：iOS/Android平台集成指南
gitblog_00465的博客
09-04 576
在移动应用开发中，JSON解析是极其常见的操作，但传统的JSON解析库在移动设备上往往面临性能瓶颈。当处理大量数据或频繁解析时，CPU占用率飙升、电池消耗加剧、用户体验下降等问题接踵而至。 simdjson作为业界领先的高性能JSON解析库，每秒可解析千兆字节的JSON数据，在移动端同样能带来显著的性能提升。本文将详细介绍如何在iOS和Android平台上集成simdjson，让你的移动应用获得...
MLflow移动端部署：iOS/Android模型转换与优化指南
gitblog_00103的博客
09-03 936
你是否遇到过这样的困境？在PC端训练好的优秀机器学习模型，想要部署到移动端时却面临重重阻碍： - **模型格式不兼容**：TensorFlow、PyTorch等框架模型无法直接在iOS/Android运行 - **性能瓶颈**：移动设备计算资源有限，原生模型运行缓慢 - **内存占用过大**：大型模型在移动端内存消耗难以接受 - **跨平台适配复杂**：需要为不同平台分别优化和部署 MLflo...
rapidjson跨平台兼容：Windows/Linux/Mac/iOS/Android全支持
gitblog_00314的博客
09-04 629
在现代软件开发中，跨平台兼容性已成为衡量库质量的重要标准。RapidJSON作为腾讯开源的C++ JSON解析库，以其卓越的跨平台能力赢得了开发者的广泛认可。本文将深入探讨RapidJSON在Windows、Linux、macOS、iOS和Android等主流平台上的兼容性实现机制，并提供详细的配置指南和最佳实践。 ## 跨平台架构设计 ### 核心设计理念 RapidJSON采用头文件唯一...
MiniGPT-4移动端SDK开发：iOS/Android应用集成指南
gitblog_00992的博客
09-26 966
你是否还在为移动应用集成AI视觉理解能力而烦恼？本文将带你一步步实现MiniGPT-4模型在iOS和Android平台的无缝集成，无需深厚AI背景，普通开发者也能快速上手。读完本文你将获得：环境配置指南、核心API调用方法、跨平台兼容性处理方案以及性能优化技巧。 ## 项目资源准备 首先需要获取MiniGPT-4的核心代码库，通过以下命令克隆项目： ```bash git clone htt...
移动端部署探索：Annoy索引在iOS/Android端的轻量级实现
gitblog_00631的博客
09-19 1051
你是否还在为移动端AI应用的响应速度发愁？当用户在离线状态下使用图像识别或自然语言处理功能时，动辄数百毫秒的延迟不仅影响体验，更可能导致用户流失。Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）作为Spotify开源的高性能向量检索库，以其内存效率和磁盘映射特性，为移动端部署带来了新的可能。本文将系统性讲解如何将Annoy索引的C++核心移植到iOS/And...
iTestin移动App自动化测试工具支持iOS/Android双平台
通过对这些性能瓶颈的精确定位，开发者可针对性地进行代码调优，提升应用的整体流畅度与稳定性。 尤为值得一提的是，iTestin采用其独有的专利技术，实现了极高的测试交付速度——据描述，仅需5分钟即可完成一个App...
多平台Mapeando应用开发：iOS/Android/Win Phone
- 性能优化：对应用进行调优，以确保流畅运行和快速响应。 - 设备硬件交互：适配不同设备的硬件功能，如GPS、摄像头、传感器等。 - 测试：在不同设备和操作系统版本上进行充分测试，以确保兼容性和稳定性。 ...
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
12-07
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
12-07
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nats.swift-Swift资源
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12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-07
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