Android性能优化调研——UI布局优化

Android性能优化调研——UI布局优化:

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UI布局优化:主要的思路是减少布局层级嵌套,在布局上多使用include,merge,viewstub这些标签。

include标签:如果一个项目中需要用到相同的布局设计,每个地方都需要把相同的布局再画一遍,这种情况可以把共同的布局写到一个xml中,在用的地方,使用<include/>标签。
Merge标签:减少视图层级结构

Viewstub:和<include>标签的作用类似,主要是为了提高布局的重用性,及布局的模块化。它们之间最大的差别是,ViewStub中的布局不会随着它所在布局的渲染而渲染,而<include>标签中的布局会随着它所在布局的渲染而渲染,ViewStub中的布局只有在你需要的时候才会渲染到主界面中。

使用GPU过渡绘制检测当前APP的UI设计是否合理,显示过渡绘制区域的步骤如下:“开发者选项”→点击“调试GPU 过渡绘制”→点击“显示过渡绘制区域”,一旦使能,对设备中的任何应用都有效。

过渡绘制:即当前像素点绘制的次数。这就像小时候我们画画,白纸就是没有绘制的画板,如果我们画了一个房子,涂上了红色,又在上面画了窗户,图上了棕色,窗户上又画了蓝色的玻璃,这重重复的叠加就是过度绘制,在白纸上的结果是,过度绘制的区域纸会被水笔浸的比较湿,在手机上就会出现显示较慢。

调试GPU过渡绘制(Visualize GPU Overdraw):过渡绘制用于检测你的程序是否存在不必要的绘制(举个栗子:同一个区域存在多个视图,刷新的时候被遮挡的视图也在绘制),导致显示时的性能问题,它可以帮助开发者解决如下问题:
  (1)找出应用中哪些地方存在不必要的渲染;
  (2)帮助开发者发现哪些地方可以减少渲染,提高程序运行效率;
   
Android通过不同颜色来区分同一个区域绘制的次数,颜色越深,表示过渡绘制的次数越多,过渡绘制越严重。

过渡绘制指的不是嵌套层级的越多就会检测出问题,即:将一个textView嵌入两个RelativeLayout,即三层嵌套,不描绘RelativeLayout背景色的话,是不会出现过渡绘制。它主要指的是当前这个像素单元格被描绘多次!


显示GPU过度绘制过度绘制后手机会出现不同颜色:
红色:代表4倍的绘制
粉色:代表3倍的绘制
绿色:代表2倍的绘制
绿色:代表1倍的绘制
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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