监视flash player在运行期间的性能表现

本文介绍了一个用AS3开发的性能监测工具FrameStats,该工具可以帮助开发者了解FlashPlayer在执行代码和渲染过程中的性能表现。FrameStats可以显示不同阶段的耗时,如构造代码、帧动作及最终用户代码等。

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  我的想法就是在Flash Player运行期间简单的加入一个性能监测工具 方便我了解它的一些情况。FrameStats工具会帮助你判断Flash Player是正在执行代码 呢还是正在做渲染,抑或两者都在进行。
  这个工具是用纯粹的AS3来开发 的,用下面的代码加入到你的显示对象容器内(DisplayObject Container)。
  this.addChild( new FrameStats(this) );
  在Flex工程中,你可以将它放在UIComponent组件 中,因为这个组件类也是Sprite的子类
  protected function creationCompleteHandler():void {
  var componenent:UIComponent = new UIComponent();
  componenent.addChild( frameStats );
  frameStatsHolder.addElement( componenent );
  }
  
  
  图1
  这个工具会显示下面几个阶段:
  构造代码 构造显示容器的代码和显示器子类执行情况
  ??Constructor Code -构造显示对象容器和他的子类中要执行的代码。
  时间是 Event.ENTER_FRAME 和 Event.FRAME_CONSTRUCTED 事件 之间的耗时
  ??帧动作Frame Actions -对象容器和它的子对象中的代码被执行;
  时间是 Event.EXIT_FRAME 和 Event.FRAME_CONSTRUCTED事件之间的耗时
  ??最终用户代码 监听渲染事件的代码和改变显示对象的最后的时机。
  ??可显示的对象发生改变 播放器 渲染显示列表中的显示对象的变化,这些变化会在屏幕上表现出来。 所显示的时间是从最终的用户代码到下一次进入帧事件(enter frame event)的耗时。
  
  源代码:
  
  FrameStats.rar (3.7 KB)
  解释:
  FlashPlayer播放器是单线程的,它每一帧都会试着完全执行完编码和渲染需要的显示列表。直到FlashPlayer 10.1版本前都不曾有改变。这就意味着FP在每一个帧内都要完成代码执行和渲染两个任务。如果在单帧时间内完成不了,就会自动的改变帧速率使得每一帧时 间加长来完成这两个任务。也就意味着CPU和内存的高占用率和糟糕的用户体验。
  FlashPlayer 10.1版本正在解决此类问题。比如,10.1增加了自适应速率,如果两个任务都执行完会严重影响到帧速率。它会优先保障代码的执行而忽略掉渲染任务,从 而使得帧速率不会降到无法接受的地步。当10.1检测到背光进入到关闭状态时,它还会进入睡眠模式,这种模式下,渲染将暂停,帧速率降到4帧每秒(译者 注:节能但不失功能!)。10.1还会考虑执行优先权,比如如果加载 的swf 不需要显示在屏幕上(不呈现),它就会延后加载。另外,FP会自动暂停那些不可见的和不在屏幕最前面的swf(译者注:两个swf,其中一个被另一个挡住了,就是不在最前面)的回放。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的变量步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对变量步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场资产价格预测、环境气象参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康指标预测等领域;②提升变量步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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