关于il2cpp.so裁剪的问题

1)关于il2cpp.so裁剪的问题
2)如何在UE5的渲染管线里多加一个颜色
3)请问iOS用MallocBinned2的效果如何
4)XCode显示的带宽为什么这么高


这是第414篇UWA技术知识分享的推送,精选了UWA社区的热门话题,涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点,助力大家更全面地掌握和学习。

Script

Q:我们最近在关注包体问题,发现il2cpp.so里有1/4的代码是Generics GenericMethods,请问有什么方法能减少这些代码生成的同时,运行不报错呢?

另外对于APP,有没有人测试过IL2CPP Code Generation的两个选项OptimizeSize和OptimizeSpeed对于运行时影响有多大呢?

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Rendering

Q:UE5的Movie Render Queue Additional Render Pass的功能,将来有没有计划做一个Runtime版的?或者说UE5将来会不会做一个Runtime的Render Graph功能?

我主要想在整个渲染管线里多加一个颜色。就是在RGB之外再加一个颜色红外IR。请问有什么办法吗?

A:在整个管线里都要多加一个通道的话,单独加一个Render Pass也不解决问题。目前没有纯数据驱动的Runtime Render Graph的计划。但是Runtime在管线特定环节注入自己的GlobalPass甚至MeshPass都是可以的,也可以自己注入自己的结构Patch到SceneUB上。

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Memory

Q:请问iOS用MallocBinned2的效果如何?我们遇到疑似MallocBinned导致的内存访问和系统调用方面的性能问题,在评估移植MallocBinned2对iOS的支持的收益,有人处理过吗?

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GPU

Q:请问XCode显示的这个带宽是指什么?为什么1s会有26G,而且vs那么高呢?

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封面图来源于网络


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内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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