51、安卓代码重构与云计算平台管理

安卓代码重构与云计算平台管理

1. 安卓代码重构的性能与功耗优化

1.1 Linpack类测试与功耗降低

在优化安卓应用性能和降低功耗方面,以Linpack类测试为例,基准测试会运行Linpack类实例3次以获取平均测试结果,运行次数(即3次)会作为参数传递给Linpack类。在卸载应用中,Wi-Fi通道只需发送一次Linpack计算的方法请求,服务器会执行Linpack类实例3次后返回平均结果。这样做进一步降低了Wi-Fi的功耗,因为单次发送方法请求的时间通常很短,一般少于10ms。所以,当跨网络通信次数相对较少时,Wi-Fi的总功耗不会太高。

不过,如果网络通信过于频繁,Wi-Fi的功耗会增加,进而导致卸载应用的整体功耗上升。例如,在3D汽车游戏中,仅卸载Line2f类时,应用比卸载整个Collision类集群多消耗30.86焦耳的能量,大量能量浪费在紧密相关但未一起卸载的类之间的跨网络通信上。

1.2 按需卸载的影响

按需卸载场景下,观察三个应用在120秒内RTT值从200ms逐渐增加到600ms时的性能和功耗情况。应用的性能曲线可分为3个区域:
- 区域1(0 - 30秒) :RTT从200ms逐渐增加到300ms,卸载的计算任务分别是Linpack的Level - i集群、国际象棋的Level - j集群和汽车游戏的Level - k集群。此阶段应用性能随RTT增加而下降。
- 区域2(30 - 105秒) :RTT从300ms增加到550ms,应用性能急剧下降。此期间出现网络数据包丢失,端点会多次重试方法调用。当发现卸载的计算

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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