Airpods Pro搭配安卓手机+Windows电脑服用指南(避坑指南)创作立场声明：本篇内容仅基于本人AirPods Pro搭配本人华为P30、matebook13锐龙版两款设备使用体验，不作为普适代表，供参考~购买理由因为通勤需要，对降噪耳机有强需求，之前用iPhone 8的时候先是买了AirPods打电话用，然后再买了索尼sp700n通勤用，虽然降噪功能都说渣，但是通勤来说比AirPods
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2024-03-25 14:14:49
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yolov5-5.0转换ncnn在安卓上应用1、NCNN编译2、pt转onnx3、onnx转ncnn4、安卓端部署5、问题及解决 本文的编译应用环境及用到的编译工具为Win10、pycharm、VS2015、Android Studio. 1、NCNN编译腾讯官方的介绍：ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，
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2024-03-20 20:38:12
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之前一段时间有幸在高通android平台上调试2款camera sensor，一款是OV的5M YUV sensor，支持jpeg out，同时也支持AF，调试比较比较简单，因为别的项目已经在使用了，只是把相关的驱动移植过来就好；另一款是Samsung的一款比较新的3M YUV FF sensor，在最新项目中要使用的，本文以调试该sensor为例，从底层驱动的角度分享一下高通andr
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2024-05-27 20:30:31
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Android 界面渲染优化1.理解Cpu 和GPU cpu :是中央处理器，主要是处理一些逻辑运算 GPU: 是图像处理，主要是将CPU计算的信息（纹理）渲染出来，也叫做 栅格化；（将向量表示的图信格式表示的图像转换成位图以用来显示）2.Android 图像显示的过程xml 定义图像 如： ------通过layoutInflaut 的方法加载到内存中 -----生成Button 对象（里面包含
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2024-04-25 19:30:11
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自己并没有做过什么布局优化的事，这里也是看到别人的文章，做个记录。 点击版本信息(不是Android版本，而是厂家的版本，如MIUI 10.0)多次，打开开发者选项，里面有调试GPU过度绘制（对未默认开启硬件加速的界面需要同时打开“强制进行 GPU 渲染”），我最近才知道。无色:没有过度绘制，每个像素绘制了 1 次。蓝色:每个像素多绘制了 1 次。大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，
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2024-05-09 23:27:24
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对于Android用户来说，无论你用的什么品牌的
手机，在开发者选项中都能发现“玄学曲线”的开关，之所以称其为玄学曲线，还是因为它被很多网友用于测试一个说不清道不明的东西——流畅度。到底多流畅才叫流畅，多卡才叫卡，标准是什么？用玄学曲线判断流畅度到底靠不靠谱儿？今天，就教你如何看懂这玄学曲线。
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2023-10-31 16:40:04
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介绍 Adreno Profiler 是高通公司开发的一款针对运行在高通骁龙处理器上用于图形和GPGPU技术应用的性能分析和帧调试工具。支持OpenGL ES、 OPenCL、和DirextX的分析和调试。 Adreno 是基于Windows开发的一款应用，虽然目前可以支持在Ubuntu12.04+ ,但是在安装了momo 后，仍然还会存在不少的问题，因此建议在使用Window
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2024-05-24 11:16:52
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今年早些时候的GDC上发布的OpenGL ES 3.1版本中，最显著的新增是引入了计算着色器(compute shader)。计算着色器与定点着色器(vertex shader)和片段著色器(fragment shader)相似，同时计算着色器拥有更通用的数据访问方式和计算功能。2012年终发布的面向桌面市场的OpenGL 4.3的规范中已经包含这些功能，但是这是第一次引入到移动平台的应用程式
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2024-03-18 18:46:48
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最近开始对视频处理代码做CUDA优化，考虑将OpenCV2.4.9的代码增加GPU版本的实现。经过简单尝试之后发现需要自己重新编译OpenCV。过程中有一些小Trick，在此记录下来。1.需要准备的软件环境需要准备的软件环境如下：软件版本操作系统Windows 10 x64Visual Studio2013CUDA7.5OpenCV2.4.9CMake3.0.2其中操作系统、VS、CUDA、Cma
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2024-04-19 14:27:33
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Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（5）如何判断应用的性能瓶颈？受 CPU 限制的应用程序受 Vsync 限制的应用程序 如何判断应用的性能瓶颈？受 CPU 限制的应用程序如果应用程序不受 GPU 限制，仍然需要确定该应用程序是否受 CPU 限制。与 GPU 密集型应用程序不同，实时视图中的 CPU 利用率百分比并不是 CPU 密集型应用程序的可靠指标。第一个应用程序的平均 CP
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2024-03-15 11:08:56
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本文的目录1 图形API简介2 图形API能够解决的问题3 图形API的学习目标4 OpenGL中需要掌握的专业名词5 OpenGL需要了解的坐标系6 图形/图片从文件渲染到屏幕过程解析7 推荐OpenGL的蓝宝书和红宝书 一 图形API简介 OpenGL（OpenGL Graphics Library）是一个跨编程语言、跨平台的编程图形程序接口，它将计算机的资源抽象成为一个个Open
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2024-07-12 15:59:10
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Android性能测试分为两类： 1、一类为rom版本（系统）的性能测试 2、一类为应用app的性能测试Android的app性能测试包括的测试项比如： 1、资源消耗 2、内存泄露 3、电量功耗 4、耗时 5、网络流量消耗 6、移动终端相关资源利用率 7、帧率 8、渲染等等....工具： （工具的原理都是基于调用android底层的一些api来获取到测试所用到的值）GT等测试方法： 1、设计场景
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2024-06-30 22:19:44
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鉴于为了演示搭建环境时遇到的坑和解决方法，本文写的非常长。这篇文章是去年写完的，踩坑太多了，没舍得分享，今天还是拿出来帮帮大家。提升native代码执行效率的方法主要有算法优化，比如for循环展开；neon汇编优化，可以显著提升cpu的效率;另外就是将native代码运行在GPU侧，因为cpu上面跑的任务太多，主线程经常被其他APP抢占，而使用GPU的APP不是很多，所以可以将任务跑在GPU上，O
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2023-07-29 09:41:47
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主要涉及到的GPUIMage的类GPUImageVideoCamera：录制视频，采集数据使用到的类，GPUImage中一种是GPUImageStillCamera,另一种为GPUImageVideoCamera.正如其命名,如果只是拍照使用前者.录制视频使用后者.GPUImageView：用于显示视频的GPUImageViewGPUImageBeautifyFilter：继承自GPUImageF
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2024-10-24 12:13:21
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一.布局优化
1、删除布局中无用的控件与层级
2、选择性能较低的布局，比如如果布局既可以使用linearlayout也可以使用relativelayout 那么就采用linearlayout，因为relativelayout的功能比较复杂，他的布局需要更多的cpu时间，framelayout和linearlayout都是比较高效viewgroup，
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2024-07-28 14:33:09
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GPUImage简介 GPUImage 是iOS下一个开源的基于GPU的图像处理库，提供各种各样的图像处理滤镜，并且支持照相机和摄像机的实时滤镜。GPUImage for Android是它在Android下的实现，同样也是开源的。其中提供了几十多种常见的图片滤镜API，且其机制是基于GPU渲染，处理速度相应也比较快，是一个不错的图片实时处理框架。GitHub地址
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2024-04-02 10:25:32
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iQOOZ1X就像其他的iQOO手机一样从上市到几个月之后都还是非常火的手机，iQOOZ1X是能够完全适合用户的游戏性能、充电续航、还有炫酷外观的手机。但是它到底是有多么的优秀才能够让这么多的人去喜欢它呢？1.iQOO Z1x安兔兔与鲁大师跑分成绩测试iQOO Z1x骁龙765G的性能咱们就不做过多介绍了，我们直接来看它的第一轮跑分成绩，如下图所示：从上面第一轮跑分可以看出，iQOO Z1x在综合
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2024-08-21 14:23:15
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原来平时玩的glsl和hlsl都是基于gpu寄存器和指令集之上的虚拟机里跑的，而这些寄存器和指令集的不同，也决定了shader的版本不同。而我们平时的数据，是这一的一个方向。从硬盘disk中读取到Memory中，也就是我们平时说的内存，这时候，显卡有2种办法得到这些数据，一种是直接从memory中传入到常量寄存器中，还有一种就是先从cpuMemory到GpuMemory也就是从内存到现存，然后再从
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2024-04-29 15:12:30
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针对“ollama 安卓 gpu”的问题解决过程进行了全面梳理，以下是详细的步骤和代码实现。
## 环境配置
首先，在开始配置环境之前，可以利用思维导图来了解各个组件之间的关系。以下是关于项目中各个环境组件的结构：
```mermaid
mindmap
root
环境
|-- 操作系统
| |-- Android Studio
| |-
编辑丨机器之心近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow
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2024-04-21 16:12:54
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