iOS开发-18个性能优化/内存优化常用方法(很常用)--转载自XiaoZhai1993

iOS 性能优化:实战案例分享 本文将深入探讨iOS性能优化的重要性,并通过一系列实际开发案例,展示如何解决常见的性能问题,包括内存管理、CPU性能、网络性能、UI性能和启动性能等方面的优化,帮助iOS开发者打造更流畅、高效的应用程序。 阅读详情
  1. 用ARC管理内存
    ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数),它避免了最常见的由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露。它自动为你管理retain和release的过程,所以你就不必去手动管理了。编写代码的时候很容易忘掉结尾的release。而ARC会自动在底层为你做这些工作。除了帮你避免内存泄露,ARC还可以帮你提高性能,它能保证释放掉不再需要的对象的内存。

  2. 在正确的地方使用 reuseIdentifier

一个开发中常见的错误就是没有给UITableViewCells, UICollectionViewCells设置正确的reuseIdentifier。

为了性能最优化,table view用tableView:cellForRowAtIndexPath:为rows分配cells的时候,它的数据应该重用自UITableViewCell。一个table view维持一个队列的数据可重用的UITableViewCell对象。

不使用reuseIdentifier的话,每显示一行table view就不得不设置全新的cell。这对性能的影响可是相当大的。
自iOS6起,除了UICollectionView的cells和补充views,你也应该在header和footer views中使用reuseIdentifiers。

想要使用reuseIdentifiers的话,在一个table view中添加一个新的cell时在data source object中添加这个方法:

staticNSString *CellIdentifier = @”Cell”;

UITableViewCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:CellIdentifier forIndexPath:indexPath];

这个方法把那些已经存在的cell从队列中排除,或者在必要时使用先前注册的nib或者class创造新的cell。如果没有可重用的cell,你也没有注册一个class或者nib的话,这个方法返回nil。

3.尽量把views设置为透明
如果你有透明的Views你应该设置它们的opaque属性为YES。原因是这会使系统用一个最优的方式渲染这些views。这个简单的属性在IB或者代码里都可以设定。

Apple的文档对于为图片设置透明属性的描述是:

(opaque)这个属性给渲染系统提供了一个如何处理这个view的提示。如果设为YES,渲染系统就认为这个view是完全不透明的,这使得渲染系统优化一些渲染过程和提高性能。如果设置为NO,渲染系统正常地和其它内容组成这个View。默认值是YES。

在相对比较简单的布局中,设置这个属性不会有太大影响。然而当这个view嵌在scroll view里边,或者是一个复杂动画的一部分,不设置这个属性的话会在很大程度上影响app的性能。

4.避免过于庞大的XIB

iOS5中加入的Storyboards正在快速取代XIB。然而XIB在一些场景中仍然很有用。比如你的app需要适应iOS5之前的设备,或者你有一个自定义的可重用的view,你就不可避免地要用到他们。

如果你不得不XIB的话,使他们尽量简单。尝试为每个Controller配置一个单独的XIB,尽可能把一个View Controller的view层次结构分散到单独的XIB中去。

需要注意的是,当你加载一个XIB的时候所有内容都被放在了内存里,包括任何图片。如果有一个不会即刻用到的view,你这就是在浪费宝贵的内存资源了。然而storyboard仅在需要时实例化一个view controller.

在使用XIB,所有图片都被chache,如果你在做OS X开发的话,声音文件也是。

5.不要阻塞主线程

永远不要使主线程承担过多。因为UIKit在主线程上做所有工作,渲染,管理触摸反应,回应输入等都需要在它上面完成。一直使用主线程的风险就是如果你的代码真的block了主线程,你的app会失去反应。大部分阻碍主进程的情形是你的app在做一些牵涉到读写外部资源的I/O操作,比如存储或者网络。

你可以使用NSURLConnection异步地做网络操作:

  • (void)sendAsynchronousRequest:(NSURLRequest )request queue:(NSOperationQueue)queue completionHandler:(void (^)(NSURLResponse*, NSData*, NSError*))handler

或者使用像AFNetworking这样的框架来异步地做这些操作。

如果你需要做其它类型的需要耗费巨大资源的操作(比如时间敏感的计算或者存储读写)那就用 Grand Central Dispatch,或者NSOperation和 NSOperationQueues.

下面代码是使用GCD的模板

dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT, 0), ^{

// switch to a background thread and perform your expensive operation

dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{

// switch back to the main thread to update your UI

});

});

发现代码中有一个嵌套的dispatch_async吗?这是因为任何UIKit相关的代码需要在主线程上进行。

  1. 在Image Views中调整图片大小

如果要在UIImageView中显示一个来自bundle的图片,你应保证图片的大小和UIImageView的大小相同。在运行中缩放图片是很耗费资源的,特别是UIImageView嵌套在UIScrollView中的情况下。

如果图片是从远端服务加载的你不能控制图片大小,比如在下载前调整到合适大小的话,你可以在下载完成后,最好是用background thread,缩放一次,然后在UIImageView中使用缩放后的图片。

  1. 选择正确的使用Collection

学会选择对业务场景最合适的类或者对象是写出能效高的代码的基础。当处理collections时这句话尤其正确。

一些常见collection的总结:

· Arrays: 有序的一组值。使用index来lookup很快,使用value lookup很慢,插入/删除很慢。

· Dictionaries: 存储键值对。用键来查找比较快。

· Sets: 无序的一组值。用值来查找很快,插入/删除很快。

  1. 重用和延迟加载(lazy load) Views

更多的view意味着更多的渲染,也就是更多的CPU和内存消耗,对于那种嵌套了很多view在UIScrollView里边的app更是如此。

这里我们用到的技巧就是模仿UITableView和UICollectionView的操作:不要一次创建所有的subview,而是当需要时才创建,当它们完成了使命,把他们放进一个可重用的队列中。

这样的话你就只需要在滚动发生时创建你的views,避免了不必要的内存分配。

创建views的能效问题也适用于你app的其它方面。想象一下,一个用户点击一个按钮的时候需要呈现一个view的场景。有两种实现方法:

  1. 创建并隐藏这个view当这个screen加载的时候,当需要时显示它;

  2. 当需要时才创建并展示。

每个方案都有其优缺点。用第一种方案的话因为你需要一开始就创建一个view并保持它直到不再使用,这就会更加消耗内存。然而这也会使你的app操作更敏感因为当用户点击按钮的时候它只需要改变一下这个view的可见性。

第二种方案则相反-消耗更少内存,但是会在点击按钮的时候比第一种稍显卡顿。

  1. 避免日期格式转换

如果你要用NSDateFormatter来处理很多日期格式。就像先前提到的,任何时候重用NSDateFormatters都是一个好的实践。

如果你可以控制你所处理的日期格式,尽量选择Unix时间戳。你可以方便地从时间戳转换到NSDate:

  • (NSDate*)dateFromUnixTimestamp:(NSTimeInterval)timestamp {

return[NSDate dateWithTimeIntervalSince1970:timestamp];

}

10.渲染方法

在iOS中可以有很多方法做出漂亮的按钮。当然每个不同的解决方法都有不同的复杂程度和相应的性能。简单来说,就是用事先渲染好的图片更快一些,因为如此一来iOS就免去了创建一个图片再画东西上去然后显示在屏幕上的程序。问题是你需要把所有你需要用到的图片放到app的bundle里面,这样就增加了体积–这就是使用可变大小的图片更好的地方了:你可以省去一些不必要的空间,也不需要再为不同的元素(比如按钮)来做不同的图。

然而,使用图片也意味着你失去了使用代码调整图片的机动性,你需要一遍又一遍不断地重做他们,这样就很浪费时间了,而且你如果要做一个动画效果,虽然每幅图只是一些细节的变化你就需要很多的图片造成bundle大小的不断增大。

总得来说,你需要权衡一下利弊,到底是要性能能还是要bundle保持合适的大小。

11.处理内存警告

一旦系统内存过低,iOS会通知所有运行中app。在官方文档中是这样记述:

如果你的app收到了内存警告,它就需要尽可能释放更多的内存。最佳方式是移除对缓存,图片object和其他一些可以重创建的objects的strong references.

UIKit提供了几种收集低内存警告的方法:

· 在app delegate中使用applicationDidReceiveMemoryWarning:的方法

· 在你的自定义UIViewController的子类(subclass)中覆盖didReceiveMemoryWarning

· 注册并接收 UIApplicationDidReceiveMemoryWarningNotification的通知

一旦收到这类通知,你就需要释放任何不必要的内存使用。

例如,UIViewController的默认行为是移除一些不可见的view,它的一些子类则可以补充这个方法,删掉一些额外的数据结构。一个有图片缓存的app可以移除不在屏幕上显示的图片。

这样对内存警报的处理是很必要的,若不重视,你的app就可能被系统杀掉。

然而,当你一定要确认你所选择的object是可以被重现创建的来释放内存。一定要在开发中用模拟器中的内存提醒模拟去测试一下。

12.避免反复处理数据

许多应用需要从服务器加载功能所需的常为JSON或者XML格式的数据。在服务器端和客户端使用相同的数据结构很重要。在内存中操作数据使它们满足你的数据结构是开销很大的。

比如你需要数据来展示一个table view,最好直接从服务器取array结构的数据以避免额外的中间数据结构改变。

类似的,如果需要从特定key中取数据,那么就使用键值对的dictionary。

13.选择正确的数据格式

从app和网络服务间传输数据有很多方案,最常见的就是JSON和XML。你需要选择对你的app来说最合适的一个。

解析JSON会比XML更快一些,JSON也通常更小更便于传输。从iOS5起有了官方内建的JSON deserialization就更加方便使用了。

但是XML也有XML的好处,比如使用SAX来解析XML就像解析本地文件一样,你不需像解析json一样等到整个文档下载完成才开始解析。当你处理很大的数据的时候就会极大地减低内存消耗和增加性能。

14.正确设定背景图片

在View里放背景图片就像很多其它iOS编程一样有很多方法:

使用UIColor的 colorWithPatternImage来设置背景色;

在view中添加一个UIImageView作为一个子View。

如果你使用全画幅的背景图,你就必须使用UIImageView因为UIColor的colorWithPatternImage是用来创建小的重复的图片作为背景的。这种情形下使用UIImageView可以节约不少的内存:

UIImageView *backgroundView = [[UIImageView alloc] initWithImage:[UIImage imageNamed:@”background”]];

[self.view addSubview:backgroundView];

如果你用小图平铺来创建背景,你就需要用UIColor的colorWithPatternImage来做了,它会更快地渲染也不会花费很多内存:

self.view.backgroundColor = [UIColor colorWithPatternImage:[UIImage imageNamed:@”background”]];

  1. 减少使用Web特性

UIWebView很有用,用它来展示网页内容或者创建UIKit很难做到的动画效果是很简单的一件事。

但是你可能有注意到UIWebView并不像驱动Safari的那么快。这是由于以JIT compilation为特色的Webkit的Nitro Engine的限制。

所以想要更高的性能你就要调整下你的HTML了。第一件要做的事就是尽可能移除不必要的javascript,避免使用过大的框架。能只用原生js就更好了。

另外,尽可能异步加载例如用户行为统计script这种不影响页面表达的javascript。

最后,永远要注意你使用的图片,保证图片的符合你使用的大小。使用Sprite sheet提高加载速度和节约内存。

  1. 优化Table View

Table view需要有很好的滚动性能,不然用户会在滚动过程中发现动画的瑕疵。

为了保证table view平滑滚动,确保你采取了以下的措施:

· 正确使用reuseIdentifier来重用cells

· 尽量使所有的view opaque,包括cell自身

· 避免渐变,图片缩放

· 缓存行高

· 如果cell内现实的内容来自web,使用异步加载,缓存请求结果

· 使用shadowPath来画阴影

· 减少subviews的数量

· 尽量不适用cellForRowAtIndexPath:,如果你需要用到它,只用一次然后缓存结果

· 使用正确的数据结构来存储数据

· 使用rowHeight, sectionFooterHeight和 sectionHeaderHeight来设定固定的高,不要请求delegate

  1. 使用Autorelease Pool

NSAutoreleasePool负责释放block中的autoreleased objects。一般情况下它会自动被UIKit调用。但是有些状况下你也需要手动去创建它。

假如你创建很多临时对象,你会发现内存一直在减少直到这些对象被release的时候。这是因为只有当UIKit用光了autorelease pool的时候memory才会被释放。你可以在你自己的@autoreleasepool里创建临时的对象来避免这个行为:

NSArray *urls = <# An array of file URLs #>;

for(NSURL *url in urls) {

@autoreleasepool {

NSError *error;

NSString *fileContents = [NSString stringWithContentsOfURL:url encoding:NSUTF8StringEncoding error:&error];

/* Process the string, creating and autoreleasing more objects. */

}

}

这段代码在每次遍历后释放所有autorelease对象

  1. 选择是否缓存图片

常见的从bundle中加载图片的方式有两种,一个是用imageNamed,二是用imageWithContentsOfFile。

既然有两种类似的方法来实现相同的目的,那么他们之间的差别是什么呢?

imageNamed的优点是当加载时会缓存图片。imageNamed的文档中这么说:这个方法用一个指定的名字在系统缓存中查找并返回一个图片对象如果它存在的话。如果缓存中没有找到相应的图片,这个方法从指定的文档中加载然后缓存并返回这个对象。

相反的,imageWithContentsOfFile仅加载图片。

下面的代码说明了这两种方法的用法:

UIImage *img = [UIImage imageNamed:@”myImage”];// caching

// or

UIImage *img = [UIImage imageWithContentsOfFile:@”myImage”];// no caching

那么我们应该如何选择呢?

如果你要加载一个大图片而且是一次性使用,那么就没必要缓存这个图片,用imageWithContentsOfFile,这样不会浪费内存来缓存它。

然而,在图片反复重用的情况下imageNamed是一个好得多的选择。

ESP32 STA AP模式下,设备连接 ESP的AP 后无法上网,无法访问域名上网(或者Failed to enable NAPT) ESP32 STA AP模式下,设备连接 ESP的AP 后无法上网,无法访问域名上网(或者Failed to enable NAPT)1.可能是ESP STA模式未成功连接到路由器,确保 STA 成功连接到外部网络。2.检查 STA 和 AP 的网络配置是否正确,避免子网冲突。3.ESP32的NAPT功能未正确启用,确保 menuconfig 中已启用 IP_NAPT。4.DNS服务器未正确配置。 阅读详情

相关推荐

从零到一:龙芯杯参赛全攻略(含北理工学长经验PDF、B站培训视频与开源代码合集)

本文详细介绍了龙芯杯全国大学生计算机系统能力大赛的参赛全攻略,包括资源整合、技能树构建、团队协作和避坑指南。提供北理工学长经验PDF、B站培训视频与开源代码合集,帮助参赛者从零基础到站上领奖台。重点解析如何高效获取优质资源、避开新手常见陷阱及构建可落地的学习路径,助力普通学生系统学习CPU设计。

weixin_26802933的博客 542

iOS应用的内存优化

对一个 iOS 项目进行内存优化,可以从多个方面入手,确保应用在不同场景下都能高效稳定地运行。

侯仕奇的博客 1924

使用electron静默打印

使用electron静默打印 1.使用electron打印的理由 很多情况下程序中使用的打印都是用户无感知的。并且想要灵活的控制打印内容,往往需要借助打印机给我们提供的api再进行开发,这种开发方式非常繁琐,并且开发难度较大。 electron提供的打印api可以非常灵活的控制打印设置的显示,并且可以通过html来书写打印内容。 2.api ele...

w1366352655的博客 945

尽善尽美:iOS性能优化总结

本文将为你总结iOS性能优化的关键步骤、代码技巧和实际案例,帮助你打造出高效、流畅的iOS应用。在进行性能优化之前,首先需要对应用进行性能分析,找出瓶颈和优化的重点。动画和过渡效果可以增加应用的交互性和吸引力,但过多或复杂的动画会消耗大量的CPU资源。性能优化是一个持续的过程,应该定期进行性能测试和评估,找出应用中的瓶颈和性能问题,并针对性地进行优化。通过以上优化措施,我们可以提高表格视图的滚动性能,使用户可以流畅地浏览和操作大量数据。从优化前的性能分析开始,到视图层次的优化、图像优化、异步操作。

good7ob的博客 2017

esp32移植canopen协议栈(二)

本文续接上一篇文章,之前我们已经搭建好了esp32的开发环境,以及初始工程。接下来我们开始实现can驱动相关,以及使用c++封装can接口。本文使用esp32实现c++实现can驱动层的封装。下一步移植canopen!!!嘻嘻。

qq_50267418的博客 1907

OpenCV视频防抖算法实现与优化指南

本文详细解析了如何使用OpenCV实现视频防抖算法。通过特征点检测与光流跟踪估算帧间运动,利用滑动平均平滑运动轨迹,并应用仿射变换重塑视频帧。文章提供了完整的代码实现、参数调优指南及黑边处理等优化技巧,帮助开发者高效处理手持拍摄等场景下的视频抖动问题。

weixin_29062823的博客 341

IOS性能优化之内存管理与内存爆增(一)

在IOS程序中,内存通常被分成如下5个区域 栈区:存储局部变量,在作用域结束后内存会被回收 堆区:存储Objective-C对象,需要开发者手动申请和释放 BSS区:用来存储未初始化的全局变量和静态变量 数据区:用来存储已经初始化的全局变量、静态变量和常量 代码段:加载代码 在上面的五个内存区域中,除了堆区需要开发者手动进行内存管理外,其它区都由系统自动进行回收。 一 MRC下的内存...

秋秋小事 3915

Unity小游戏接入抖音敏感词检测

摘要: 本文介绍了Unity小游戏接入抖音敏感词检测的方法。抖音官方提供了两种API:SensitiveWordCheck用于检测敏感词,ReplaceSensitiveWords用于替换敏感词。此外,若使用键盘输入事件,可通过tt.onKeyboardComplete监听回调,平台会自动屏蔽敏感词(替换为*)。接入官方字库可有效避免审核驳回,适用于小游戏中的用户输入功能(如起名系统)。附官方文档链接及参数说明。

类人_猿的博客 4596

iOS性能优化 - 分析&应用

本文主要探讨iOS应用性能优化的关键指标与场景应用。性能指标包括CPU占用率(线程使用、方法耗时、I/O操作优化)、GPU渲染(FPS监测)和内存管理(缓存策略与泄漏检测)。场景应用涵盖启动优化(Pre-main与main阶段策略)、页面渲染(原生与Web页面优化、动画效果)、网络加速(WebP图片、HttpDNS解析)等。此外,还介绍了编译打包优化、包大小缩减以及APP稳定性(闪退与卡顿问题)的解决方案。通过工具检测(Xcode Instruments、第三方组件)和实施优化策略,可有效提升iOS应用的性

风·之痕的博客 8892

YOLOv13改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

1️⃣ 已更新种不同的改进方案,专栏内的每篇文章皆,均可顺利运行。2️⃣ 订阅专栏即可进群获取以及从的各种答疑内容。3️⃣ 全新的YOLOv13改进专栏,,只为更好的满足论文发表的要求。专栏内容,专栏实时评分,全网最高,质量保证。🎫。。

Limiiiing的博客 9163

Claude Desktop新功能:让非技术人士也能自主编程

摘要: Anthropic近日在Claude桌面应用中集成了Claude Code功能,显著降低了非技术用户的使用门槛。Claude Code作为代理式编程工具,支持多任务并行处理、Git隔离和可视化会话管理,无需命令行操作即可实现代码调试、重构等复杂任务。新增的“计划模式”通过先分析后执行的流程,确保安全性,使产品经理、数据分析师等非开发者也能参与技术工作。这一更新标志着AI技术正打破专业壁垒,让领域专家无需编码背景即可利用高级工具,推动技术民主化。

独立开发,substack顶级编辑 1540

iOS开发-18个性能优化/内存优化常用方法(很常用)

1. 用ARC管理内存 ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数),它避免了最常见的由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露。它自动为你管理retain和release的过程,所以你就不必去手动管理了。编写代码的时候很容易忘掉结尾的release。而ARC会自动在底层为你做这些工作。除了帮你避免内存泄露,ARC还可以帮你提高性能,它能保证释放掉不再需

Zhai19931004的博客 8637

把 SNC 支持的通信链路一次讲透,SAP GUI、RFC、CPIC、SAProuter 到底谁在保护谁

摘要: SNC(Secure Network Communications)是SAP系统中用于保护特定通信链路的安全机制,主要应用于DIAG、RFC、CPIC等SAP协议,而非HTTP等互联网协议(后者由SSL/TLS处理)。其核心在于保护通信端点之间的逻辑链路,需在发起方和接收方同时配置SNC参数,包括SNC名称、保护等级(QoP)等。实际项目中,SNC的配置涉及多个层面,如SAP GUI到ABAP平台的登录链路、外部程序通过RFC/CPIC连接ABAP的认证、ABAP系统间的跨系统通信等。配置不当可能导

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 252

iOS应用性能调优的25个建议和技巧

写在前面 本文来自iOS Tutorial Team 的 Marcelo Fabri,他是Movile的一名 iOS 程序员。这是他的个人网站:http://www.marcelofabri.com/,你还可以在Twitter上关注@marcelofabri_。 性能对 iOS 应用的开发尤其重要,如果你的应用失去反应或者很慢,失望的用户会把他们的失望写满App Store的评论。然而

1万+

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

iOS 性能优化方案

批量传输,比如,下载视频流时,不要传输很小的数据包,直接下载整个文件或者一大块一大块地下载。从功能上梳理出哪些是首屏渲染必要的初始化功能,哪些是 App 启动必要的初始化功能,而哪些是只需要在对应功能开始使用时才需要初始化的。每个库本身都有依赖关系,苹果公司建议使用更少的动态库,并且建议在使用动态库的数量较多时,尽量将多个动态库进行合并。在不需要检测的场合,应该及时关闭这些硬件。对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制(Core Graphics)

baidu_33298752的博客 1788

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

25个增强iOS应用程序性能的提示和技巧

初级 在开发过程中,下面这些初级技巧需要时刻注意: 使用ARC进行内存管理 在适当的情况下使用reuseIdentifier 尽可能将View设置为不透明(Opaque) 避免臃肿的XIBs 不要阻塞主线程 让图片的大小跟UIImageView一样 选择正确的集合 使用GZIP压缩   初级性能提升 本部分内容介绍几本的程序性能提升技巧。其实所有级别

chowpan的专栏 1127

iOS第十五篇 iOS项目性能优化全面指南

性能优化是iOS开发中至关重要的环节,直接影响用户体验和App Store评分。本文将系统性地介绍iOS项目性能优化的各个方面,从UI渲染到网络请求,从内存管理到启动优化,提供可落地的优化方案。

I_did_it的博客 1122

iOS 25个性能优化/内存优化常用方法

1. 用ARC管理内存 ARC(Automatic ReferenceCounting, 自动引用计数)和iOS5一起发布,它避免了最常见的也就是经常是由于我们忘记释放内存所造成的内存泄露。它自动为你管理retain和release的过程,所以你就不必去手动干预了。忘掉代码段结尾的release简直像记得吃饭一样简单。而ARC会自动在底层为你做这些工作。除了帮你避免内存泄露,ARC还可以帮你提高性能,它能保证释放掉不再需要的对象的内存。 2. 在正确的地方使用 reuseIdentifier 一个开发

Sapphire521的博客 2222

百度APP iOS端内存优化实践-内存管控方案

内存管控方案应运而生,该方案重点解决的问题是在内存水位很高的情况下,保证APP稳定性又兼顾用户体验,延长APP使用时长同时避免OOM。

lihui49的博客 2360

iOS开发——性能优化

个人认为性能优化主要从两个方面进行。第一是内存优化,第二是屏幕流畅度(卡顿)优化。 很多时候,这两个方面的优化,是相辅相成的,又互相有影响。 检测的工具主要用xcode的instruments工具集的部分工具检测和一些第三方控件或库。 卡顿一般是CPU的计算和GPU的渲染之间没能及时交换数据,掉帧。或者GPU出现了离屏渲染,GPU和CPU工作不均衡导致。 一,内存优化:

刘成利的博客 936

iOS 性能优化(包体积优化、内存优化、流畅性优化、启动优化、耗电优化)

一、包体积优化 1、图片: 本地图片尽可能改为从网络下载。 本地图片可以无损压缩减小图片大小。 使用Assets.xcassets来管理图片。 使用阿里云的iconfont加载图片。 2、合并功能重复的类库,删除不必要的文件和第三方库 3、清除类里面不用的代码 二、内存优化 1、重用问题:如UITableViewCells、UITableViewHeaderFooterVi...

ihoudf 2401

iOS开发——内存优化

前言: 当app经过一段儿时间的迭代,往往会出现一些性能问题,这时能够协助开发解决这些性能问题也成为我们测试的重要工作。凑巧最近一段时间就一直在协助开发去进行app内存优化。这里整理了一份关于内存优化的心得分享给大家。 目的: 首先我们先要明确我们的目的,在保证程序运行流畅的前提下尽可能的优化使用内存。所以千万不要掉进为了优化而优化的陷阱。程序要先保证能运行,然后再谈良好运转。所以解决问题比较宽泛,必要的时候在交互或者运转机制上小动刀子来保证既能完成任务,程序又能正常运转,不必去对代码进行完全重构。毕竟在优

syh96123的博客 555

对于iOS性能优化的一点看法

在我们通常的开发工作中,每次需求定下来的时候,开发时间都是很紧张的,于是我们就抓紧时间开发,完成需求。在匆忙开发的过程中,或多或少的会有一些性能问题存在,在开发任务完成以后,我们都要进行性能优化。现将我在开发过程中的性能优化问题分享如下。 性能优化的整体一览图如下: 一、数据压缩 在程序的运行过程中,数据的传输也是影响程序性能的一个方面...

weixin_34138255的博客 239

iOS开发~内存优化

一、为什么需要内存优化 当我们开发iOS应用时,好的性能对我们的App来说是很重要的。你的用户也希望如此,但是如果你的app表现的反应迟钝或者很慢也会伤害到你的审核。 然而,由于ios设备的限制有时很难工作得很正确。我们开发时有很多需要我们记住这些容易忘记的决定对性能的影响。 这是为什么我写这篇文章的原因。这篇文章用备忘录的形式集合了28个技巧和诀窍可以用来提高你的app性能。所以保持阅读来给你未来的App一个很不错的提高。 二、内存优化技巧 以下这些技巧分为三个不同那个...

阿福的专栏 1169

IOS性能优化方法总结

离屏渲染。

weixin_40966119的博客 2466

iOS之性能优化·优化App界面的渲染与流畅度

一、界面渲染流程 ① 渲染流程分析 计算机中的显示过程通常是通过 CPU、GPU、显示器协同工作来将图片显示到屏幕上,如下图所示: 苹果为了解决图片撕裂的问题使用了 VSync + 双缓冲区的形式,就是显示器显示完成一帧的渲染的时候会向发送一个垂直信号 VSync,收到这个这个垂直信号之后显示器开始读取另外一个帧缓冲区中的数据而 App 接到垂直信号之后开始新一帧的渲染。 CPU 计算好显示内容,提交至 GPU; GPU 经过渲染完成后将渲染的结果放入 FrameBuffer(帧缓存区)

╰つ栺尖篴夢ゞ 1万+
上一篇: 出现( linker command failed with exit code 1)错误总结
SpiritualUtopia
博客等级 码龄12年 0粉丝 1原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值