布局渲染笔记

博客介绍了CPU和GPU的功能,阐述了xml布局到屏幕的显示流程。指出Android系统为达60fps,多数渲染操作需在16ms内完成,否则会卡顿。还给出优化方法,如CPU减少xml转换时间、GPU减少重复绘制,并介绍了GPU过度绘制调试及示例。

CPU  处理逻辑计算和内存管理,显示操作。

GPU  CPU无法显示复杂的图形,GPU用于显示复杂图形,分担CPU的任务

xml布局到屏幕的显示流程:xml 通过 LayoutInflater 加载到内存中,然后经过CPU计算处理为多维图形,在通过 OpenGL 调用GPU,GPU对图形进行栅格化显示到屏幕上,此时如果上面流程在16毫秒内完成,则直接显示到显示器,如果没能完成,则垂直同步等待下一帧完成。

由于人类的眼睛看到画面之帧率高于每秒约10-12帧的时候,就会认为是连贯的;

对于有声电影的拍摄和播放帧率均为每秒24帧,对人是可以接受的,但是早期的高动态电子游戏帧率如果少于每秒30帧的话就会不连贯,因为没有动态模糊使流畅度降低,在于手机交互的过程中,如果触摸反馈60帧以下人是可以感觉出来的,60帧以上不能察觉变化,当手机上帧率低于60fps的时候会感觉画面的卡顿和迟滞现象;

Android系统每隔16ms发出信号,触发对UI进行渲染,如果每次渲染都成功,就能达到流程的画面所需要的60fps,为了能够实现60fps,这意味着计算渲染的太多数操作都必须在16ms内完成。

当一帧画面渲染时间超过16ms的时候,垂直同步机制(每隔16ms刷新帧率)会让显示器硬件等待GPU完成栅格化渲染操作,这样会让一帧画面多停留16ms甚至更多,这样就造成了用户看起来画面停顿。

优化:

  CPU 减少xml转换成对象的时间,比如减少层级

  GPU 减少重复绘制

GPU的绘制过程根据CPU传递的指令来绘制,16ms绘制一次,指令来了就绘制,哪怕是同样的绘制指令,如果层次太深,用户看不到的区域也会被绘制,以及自定义控件中,onDraw方法做了过多的绘制。

Android手机开发者选项中,打开GPU过度绘制调试,蓝色 表示绘制了一次,淡绿色表示两次,淡红色表示三次,深红色表示四次。

注意:Android的Theme-主题中,是自带背景的,可以设置windowBackground为null

 下面是一个过度绘制的例子,注释部分为过度绘制,打开部分为优化后的绘制,打开GPU调试后运行查看过度绘制区域,作比较

import android.content.Context;
import android.content.res.Resources;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Paint;
import android.util.AttributeSet;
import android.view.View;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import androidx.annotation.Nullable;

public class DroidCardsView extends View {

    private int mCardSpacing = 150;//图片间隔
    private int mCardLeft = 50;//图片左侧距离
    private List<DroidCard> mDroidCards = new ArrayList<>();
    private Paint paint = new Paint();

    public DroidCardsView(Context context) {
        super(context);
        initCards();
    }

    public DroidCardsView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs);
        initCards();
    }

    private void initCards(){
        Resources res = getResources();
        mDroidCards.add(new DroidCard(res,R.mipmap.testpic1,mCardLeft));
        mCardLeft += mCardSpacing;
        mDroidCards.add(new DroidCard(res,R.mipmap.testpic2,mCardLeft));
        mCardLeft += mCardSpacing;
        mDroidCards.add(new DroidCard(res,R.mipmap.testpic1,mCardLeft));
        mCardLeft += mCardSpacing;
        mDroidCards.add(new DroidCard(res,R.mipmap.testpic2,mCardLeft));
    }

    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        super.onDraw(canvas);
//        for (DroidCard card : mDroidCards) {
//            drawDroidCard(canvas,card);
//        }
//        invalidate();

        for (int i = 0;i < mDroidCards.size() -1;i++) {//最后一张不裁剪
            drawDroidCard(canvas,mDroidCards,i);
        }
        drawLeftDroidCard(canvas,mDroidCards.get(mDroidCards.size() -1));
        invalidate();
    }

    private void drawDroidCard(Canvas canvas,DroidCard card){
        canvas.drawBitmap(card.bitmap,card.left,0f,paint);
    }

    private void drawLeftDroidCard(Canvas canvas,DroidCard card){
        canvas.drawBitmap(card.bitmap,card.left,0f,paint);
    }

    private void drawDroidCard(Canvas canvas,List<DroidCard> list,int i){
        DroidCard card = list.get(i);
        /*Canvas中当前路径不属于保存状态,状态包含线条,平移,颜色,渐变,阴影等*/
        canvas.save();//保存画布状态,第二次绘制在起点,因为这里每一个的x坐标是以左侧为起点累加的
        //获取当前图片的 left 值,裁剪出当前图片显示的区域,并且绘制
        canvas.clipRect(card.left,0f,list.get(i+1).left,card.height);
        canvas.drawBitmap(card.bitmap,card.left,0f,paint);
        canvas.restore();
    }

}

 

import android.content.res.Resources;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;

public class DroidCard {

    public Bitmap bitmap;
    public int left,width,height;


    public DroidCard(Resources resources,int resId,int left){
        this.bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources,resId);
        this.left = left;
        this.width = bitmap.getWidth();
        this.height = bitmap.getHeight();
    }

}
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    tools:context=".MainActivity">

    <com.example.testdemo.DroidCardsView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="150dp"
        app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent"
        app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" />

</RelativeLayout>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/LiuZhen/p/10890472.html

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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