提高精简框架集程序的性能

本文提供了多种节省内存和改进应用程序性能的方法,涵盖了Windows窗体、数据处理、本机代码交互、集合使用、XML处理、Web服务及高级编程技巧等方面。

以下编程做法可以节省内存和改善设备应用程序的性能。

使用 Windows 窗体和图形节省内存

·             对提供 BeginUpdate 和 EndUpdate 方法的控件使用这两种方法,提供这两种方法的控件包括 ComboBox、ListBox、ListView、ToolStripComboBox 和 TreeView。

·             重新定位控件时,使用 SuspendLayout 和 ResumeLayout 方法。

·             在后台加载其他窗体,使用数据来填充控件,然后再使用 Show 方法。

·             将事件处理代码限制为仅执行重要任务,以便挂起过程可以继续。

·             使用脱屏位图。有关示例,请参见如何:绘制后台图像。

·             重写控件上的 OnKeyDown、OnKeyPress 和 OnKeyUp 方法,而不是添加按键事件处理程序。

使用数据和字符串节省内存

·             在 for 循环中使用整数变量(Int32 或 Int64),而不使用对象变量。

·             避免使用枚举的 ToString 方法,因为它会搜索元数据表,从而影响性能。

·             避免 OutOfMemoryException 错误。如果没有足够的内存分配给内部使用或分配给新对象实例,公共语言运行库可能会引发此异常。要避免此异常,应避免编写占用 64K 或更多内存的大方法。

·             移除 System.SR.dll,它包含异常对话框的错误信息字符串。部署应用程序时可以不使用此文件,从而节省内存。如果存在 System.SR.dll,则 .NET Compact Framework 将动态加载 System.SR.dll 中包含的错误字符串。

如果设备中不存在此 .dll 文件,则所有异常都包含消息“无法加载资源程序集”。不过,在开发期间将 System.SR.dll 引用添加到 Microsoft Visual Studio 2005 项目中总是有用的,因为这样您将看到有意义的异常。

·             字符串是不可变的,因此,每次修改该字符串时都会创建新的 String 对象。构造需经常修改的字符串时,请考虑使用 StringBuilder。

·             如果您知道用于 DateTime 序列化的确切格式,请为 DateTime 使用 ParseExact 方法。否则,DateTime分析器将按顺序尝试应用多个特定于区域性的格式。

·             限制打开 SqlCeCommand 对象的数量,并在完成后释放它们。

与本机代码进行交互时节省内存

·             在平台调用操作中,使用可直接复制到本机结构中的类型,这样的类型在托管和非托管内存中有一种通用表示形式,如 Int32 或 IntPtr。对于大于 32 位的可直接复制到本机结构中的值类型来说,通过引用传递比通过值传递更快。有关可直接复制到本机结构中的类型的更多信息,请参见 .NET Compact Framework 中可直接复制到本机结构中的类型。

·             为函数签名中的参数使用 InAttribute 和 OutAttribute 属性可以减少不必要的封送处理。

·             使用 Marshal 类中的方法手动在 IntPtr 和托管对象之间转换,如 PtrToStructure、PtrToStringBSTR、GetObjectForNativeVariant 和 GetObjectForIUnknown。

·             使用 Prelink 和 PrelinkAll 方法来引发支持本机到托管调用的存根 (stub) 的 JIT 编译。

·             如果期望您的本机 COM 对象通常情况下返回 S_FALSE,或其他非 S_OK HRESULT 值,则应将 PreserveSig 字段设置为 true,并使托管签名与本机签名匹配。这就避免了运行库将 HRESULT 值转换为 COM 调用上的异常时必需的 try/catch 块的系统开销。

·             尽量使用一个平台调用多做工作,尽量少用多个调用。

在集合中节省内存

·             如果集合基于数组,请使用索引器。

·             一旦有机会,就指定集合的大小,因为动态调整大小可以大大增加额外的存储。

·             使用泛型集合以避免值类型的装箱和取消装箱产生的系统开销。定义您自己的优化集合可实现最佳性能。

在 XML 中节省内存

·             使用 XmlTextReader 和 XmlTextWriter 代替 XmlDocument(因为它占用的内存较多)。

·             指定 XmlReaderSettings 和 XmlWriterSettings 的设置以改善性能。如果 IgnoreWhitespace 和 IgnoreComments 两个属性值适用,它们可以显著改善性能。

·             使用 UTF-8、ASCII 和 UTF-16 字符编码,它们比 ANSI 和 Windows 代码页编码更快。

·             避免使用用于分析的架构,因为这种架构需要更多的验证工作。

·             当从 XML 源填充 DataSet 窗体时,应将列映射为属性并使用类型化 DataSet。

·             填充 DataSet 时,应避免填充以下各项:

o                                    架构推理。

o                                    嵌套表。

o                                    多个 DateTime 列。为了获得更好的性能,请使用 Ticks 属性值。

·             使用 XML 反序列化时,遵循以下准则可改善性能:

o                                    使元素和属性名尽量保持简短,因为每个字符都必须经过验证。

o                                    基于属性数据的 XML 比基于元素数据的 XML 要快。

o                                    如果适用,使用 System.Xml.XmlNodeReader.Skip 方法。

o                                    如果性能很重要,应考虑二进制序列化。

·             为 XML 序列化的每一种类型分别使用一个 XmlSerializer 实例,以减少用于搜索元数据的时间。

·             由于序列化大量 XML 可能会耗尽内存,应考虑通过使用 BinaryReader 和 BinaryWriter 生成自定义二进制序列化机制。

使用 Web 服务时节省内存

·             读取和编写 DataSet 时,应使用 DiffGram。有关更多信息,请参见 DiffGram。

·             以 XML 格式将远程 DataSet 及其架构保存到设备。

·             初始屏幕期间创建一个简单的 Web 服务方法调用,因为第一个调用比后面的调用要慢。

·             小心处理网络和数据错误。

·             某些情况下,可以手动将 DataSet 序列化为 XML 字符串,然后执行一个 Web 服务调用,这样可以提高性能。

在高级编程中节省内存

·             异步处理大操作。

·             避免虚拟调用。.NET Compact Framework 运行库虚拟调用比静态调用或实例调用大约慢 30%。由于资源受约束,.NET Compact Framework 不使用 vtable,因此必须通过转换类和接口层次结构来调用方法,但这是一种代价很高的操作。.NET Compact Framework 维护已解析的虚拟调用的缓存,因此在大多数情况下,无须重新解释调用。

·             尽可能使用字段而不使用属性。

·             定义值类型时,重写 GetHashCode 和 Equals 方法。如果未重写它们,则运行库会在基 ValueType 类中使用这些方法的普通版本。

·             谨慎使用映射。出于调研目的将映射与非实例化类一起使用会影响应用程序中的实例化对象的性能。

·             确保 RESX 文件中的托管资源具有完全限定名,并且这些资源准确无误。它们必须具有正确的版本和 PublicKeyToken 字段。为未正确指定的类型查找最合适的替代类型会影响性能。

·             请注意,在某些情况下,直接从文件读取应用程序数据就足够了,这比使用 ResourceManager 效率更高。ResourceManager 可以在定位您的二进制资源之前在文件系统中探测多个位置来查找最匹配的附属程序集。为作业使用适当的工具。

 

 

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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