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
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，
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，
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
In recent years, there has been a trend towards using GPU inference on mobile phones. In Tensorflow, GPU support on mobile devices is built into the standard library, but it is not yet implemented in
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
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
今日，鲁大师发布了Q3 安卓手机性能排行榜。下半年最顶级的几款旗舰都在最近和大家见面了，根据性能榜来看，旗舰机型之间的性能已经没有较大的差距，竞争格外激烈。根据性能排行，努比亚红魔3S和黑鲨游戏手机2 Pro拿下了Q3 季度的第一名和第二名，这也是目前最热门的两款游戏新机，均采用了骁龙855 Plus处理器和UFS3. 0 闪存。红魔3S的跑分达到了 489460 分，均分高出第二名三万多，堪称季
一、布局渲染流程我们平常开发中的那些控件，比如Button，TextView，是如何渲染到屏幕上的呢？ 简而言之，就是现先将xml解析成相应的对象，然后CPU经过计算以后将图形信息传给GPU，GPU来负责绘制，栅格化等操作，最终显示到手机屏幕上。二、为什么会出现卡顿Android每16ms对屏幕进行一次刷新，当一帧画面渲染时间超过16ms的时候，垂直同步机制会让显示器硬件等待GPU完成栅格化渲染操
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，
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
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
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
由于最近要做一个音频视频合成的东东，经过各方面的资料查找，开始锁定javaCV,想用它搞定音视频合成的问题。可后来用javacv出现了很多问题，发邮件给javacv的作者，也没有得到很好的答案，后来逼于无奈只好移植ffmepg到andorid，在android上使用ffmpeg合成音视频的问题了，ffmpeg真的很强大，无所不能。不多说了， 下面直接介绍整个过程。 感谢
本文将介绍如何利用阿里云云监控服务提供的自定义监控实现GPU云服务器的GPU监控和报警的可视化，从而达到对GPU使用情况实时掌握的目的。 1 背景 NVIDIA提供了nvidia-smi命令工具用于查询和监控GPU的相关数据，但是对于使用者来说，每次手动查看很不方便，无法做到实时监控，而且也无法可视化，不直观。 本文将会介绍如何利用阿里云云监控服务提供的自定义监控功能来实现GPU云服务器的GPU
在编写Android自动化测试用例的时候，可能会碰到这样的情况，在一个Android版本的模拟器上运行的好好的测试用例，在另一个版本的Android模拟器上就运行不正常了。基本症状是，在测试代码里获取一个View的实例，然后通过robotium的click函数点击它：View view = ... // 在代码里获取要点击的View的实例
solo.click(view); // 然后点击它。如果
Appium #手机
安装设置
安装 selenium
pip install appium-python-client
安装Appium Server Appium-windows-1.15.1.exe
https://github.com/appium/appium-desktop/releases/tag/v1.22.3-4
Windows 平台下载 Appium-Server-GUI-wi
一、NVIDIA介绍NVIDIA，中文名英伟达，是一家人工智能计算公司，与ATI（后被AMD收购）齐名，专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品（一家显卡厂商），是全球可编程图形处理技术领袖，发明了GPU，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。其中 NVIDIA 组织的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 是AI和深度学习领域的大会，也是全球范围的GPU开发者
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2023-07-14 19:12:18
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GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。现在绝大部分安卓手机都配备了GPU（即图形处理器的意思），它相当于电脑上的显卡。对于喜欢玩游戏看电影的用户来说，是否拥有一个好的GPU直接影响着手机使用体验度。下面我们就
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2023-08-15 21:25:17
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因为本人最近在学习一些关于深度学习的知识。所以要搭建相应的学习环境。一开始选择的实在Ubuntu上搭建，于是在官网上下载了相应的文件。这里我下载的是16.04版本的。一、重点说一下我遇到的问题 1.一开始我是在虚拟机上安装Ubuntu16.04的，按照一些百度的教程，是很容易实现的。在该环境下学习一些基本的机器学习算法以及神经网络学习算法是都能满足的。但是我们知道深度学习因为大量参数的存
