优化dp

Android app启动优化 2

启动优化一般是冷启动优化。使用as日志display查看启动时间。使用Profiler怎么观察启动？app启动配置设置修改，profiling，勾选start。。。。
呆咖啡·2024-02-20 21:37

Android-App-启动优化全记录，阿里专家原创

IO分网络IO和磁盘IO，启动过程中不建议进行网络IO，对于磁盘IO则要细扣，邵文在高手课里面有讲到：我们要清楚启动过程中读了什么文件、多少个字节、Buffer是多大，使用了多长时间、在什么线程等一系列信息进行启动过程中的IO监控，微信在监控IO时发现有用户的db文件达到了500MB下面图中可以看到低内存的时候，启动应用主线程有较多的IO等待（UIThread这一栏，橘红色代表IO等待）资源重排利
m0_64383184·2024-02-20 21:06

android app启动页（闪屏页）白屏快速优化方案实践

3.特别说明本文就不聊zygote创建进程运行app的那一堆原理来班门弄斧了，只谈一谈解决问题最简单的方法，对原理有兴趣的可以自行翻阅【参考文献】中的相关文档。4.解决思路通过给activity指定带有window背景的theme来避免白屏（设置window背景）优点缺点设置window背景能够快速解决显示白屏问题可能会引起背景图拉伸问题5.快速解决方案创建一个style，清单文件里单独给启动页的
Android高级·2024-02-20 21:06

前端性能优化笔记1 第一章

1.HelloWorldHelloWorldwindow.LOAD_DATA=(data)=>{const{title,url}=datadocument.body.innerHTML=`${title}`}consttag=document.createElement('script')tag.src='https://cdn.jsdelivr.net/gh/xcodebuild/perfdem
沿着路走到底·2024-02-20 21:36

Android客户端HTTP请求服务端Servlet，app启动优化策略

PrintWriterout=response.getWriter();Stringname=request.getParameter(“username”);if(name!=null&&!"".equals(name)){Stringresult=“”"+name+""";out.write("{“name”:"+result+"}");return;}}publicvoiddoPost(Ht
m0_64383184·2024-02-20 21:36

iOS--APP启动优化（笔记）

内容概要：APP启动过程的内容APP冷启动过程的优化【功能级别优化、方法级别优化】总结APP启动过程的内容app的启动分为冷启动和热启动。
specter_hhg·2024-02-20 21:06

Android app的启动优化总结

工欲善其事必先利其器，最近在启动优化上踩了不少坑，写篇文章记录下，也给大伙避避坑，节省些时间。启动优化是什么，完全可以顾名思义，本文就不赘述了。
嘴巴吃糖了·2024-02-20 21:35

Android APP 启动速度优化

启动过程产品逻辑从用户点击桌面图标到首页完全加载，需要经过三个页面，第三步中，如果用户是安装或升级后第一次打开应用，则显示引导页，否则显示广告页。透明页点击应用图标后系统会有3秒的响应时间，这段时间系统好像无响应，实则在为应用准备运行环境，打开一个无边框的窗口，这个窗口默认为白色，现在App调整成了透明，然后会初始化各个三方库，向网络请求应用图标序号。闪屏页闪屏页是启动过程中最为复杂的一步，它包含
Joven0·2024-02-20 21:34

App启动优化笔记 1

app大致的启动流程。有Launcher进程，system_server进程，zygote进程，APP进程。Launcher进程：启动activity来启动应用system_server进程：（ams是其中的一个binder）：发送一个socket消息给Zygote。zygote进程：收到消息后，fork新的进程，---》app进程启动APP进程：启动后立刻去和ams通信，把app自己的binde
呆咖啡·2024-02-20 21:32

09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

06基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法

基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法鲸鱼智能优化基本原理鲸鱼智能优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法

文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:57

ChatGPT-4 Alpha：OpenAI的革命性升级

该模型经过大规模的训练和优化，具备了令人惊叹的语言理
Draven21·2024-02-20 21:56

2024年最新优化算法|冠豪猪优化算法CPO、足球队训练优化算法FTTA、美洲狮优化算法PO 、牛顿-拉夫逊优化算法NRBO利用优化算法进行优化BP神经网络权重参数进行数据回归预测 先用就是创新点！

不讲原理，详细原理可以查看原论文，附上论文链接不讲原理，详细原理可以查看原论文，附上论文链接不讲原理，详细原理可以查看原论文，附上论文链接文章目录冠豪猪优化算法足球队训练优化算法美洲狮优化算法牛顿-拉夫逊算法获取方式冠豪猪优化算法论文地址冠豪猪优化算法足球队训练优化算法论文地址足球队训练优化算法论文美洲狮优化算法论文地址美洲狮优化算法牛顿
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:55

架构师蓝图: 理解软件风格与模式

原文:TheArchitect’sBlueprint:UnderstandingSoftwareStylesandPatternswithCheatsheet在软件开发过程中，架构在塑造软件系统的结构和行为方面起着至关重要的作用
俞凡 DeepNoMind·2024-02-20 21:16

快速排序详解！c语言

快速排序的优化1.hore法（初代目）hore法的源码源码解析2.挖坑法（常用）！！！！挖坑法源码3.前后指针法（常用）前后指针代码4.非递归法快速排序全过程图快速排序是什么？
自律的阿龙·2024-02-20 21:13

Go应用性能分析实战

Go很适合用来开发高性能网络应用，但仍然需要借助有效的工具进行性能分析，优化代码逻辑。本文介绍了如何通过gotestbenchmark和pprof进行性能分析，从而实现最优的代码效能。
俞凡 DeepNoMind·2024-02-20 21:42

2021-10-22

flutter项目查看Console会提示GotsocketerrortryingtofindpackageatDartpackages解决办法：在系统环境变量中新建名为PUB_HOSTED_URL值为
-晨-风-·2024-02-20 21:41

BZOJ-1055: [HAOI2008]玩具取名（区间DP）

区间DP，没什么好说的。。。除了吐槽一下自己因为没删注释性输出而WA了好几次之外额。。。
AmadeusChan·2024-02-20 21:50

【PyTorch Ligntning】快速上手简明指南

LightningModule3.1SYSTEMVSMODEL3.2FORWARDvsTRAINING_STEP三、配置LightningTrainer四、基本特性4.1Manualvsautomaticoptimization4.1.1自动优化
何处闻韶·2024-02-20 21:37

Redis-面试题

一、基础1、什么是RedisC语言编写，基于key-value存储的nosql开源内存数据库内存存储、数据结构优化，高性能一般用于应用和数据库之间的分布式缓存中间件提供主从复制+哨兵、集群的方式实现高可用
HBryce24·2024-02-20 21:06

饱受争议的武侠游戏《河洛群侠传》，或许需要玩家细细品味

在《河洛群侠传》发售之时，优化问题被人诟病。幸好河洛工作室在发售后紧急进行了补丁修复，才在
游戏与法·2024-02-20 21:26

Python系列（17）—— 位运算符

这些运算符在底层系统编程、算法优化、网络通信等领域有广泛的应用。二、位运算符介绍按位与（&）：对应位都为1时，结果位才为1，否则为0。按位或（|）：对应位
隐私无忧·2024-02-20 21:01

弱网测试知多少

做弱网测试的目的：让app上线前提前预知在较差网络环境下的表现，以提前发现问题，进行针对性优化。常用的模拟弱
Wanna_55ed·2024-02-20 21:49

PTA 实验10 6-5 递归实现顺序输出整数

函数接口定义：voidprintdigits(intn);函数printdigits应将n的每一位数字从高位到低位顺序打印出来，每位数字占一行。
naughty0809·2024-02-20 20:26

阿里云香港网络线路类型BGP（多线）精品延迟测试

使用BGP（多线）回国将绕行国际运营商出口，如需要优化回国时延，请选择BGP（多线）精品线路，当然精品的价格更贵一些。
aliyunbaike·2024-02-20 20:55

第4讲引入JWT前后端交互

，该字符串分成三段【头部、载荷、签证】后端接口测试：@RestController@RequestMapping("/test")publicclassTestController{@Autowiredpriv
九品印相·2024-02-20 20:52

Sql Server 存储过程

一、创建存储过程USE[数据库名称]GO/******Object:StoredProcedure[dbo].
李三不四·2024-02-20 20:40

day32打卡

5.买卖股票的最佳时机IIvarmaxProfit=function(prices){constn=prices.length;constdp=newArray(n).fill(0).map(v=>newArray
卑微学习人·2024-02-20 20:07

网站管理新利器：免费在线生成 robots.txt 文件！

robots.txt文件生成工具是为网站管理员和SEO优化人员设计的在线工具。它能够帮助你快速生成robots.txt文件，用于控制搜索引擎爬虫对网站的访
我从不认识王先生·2024-02-20 20:36

2024淘宝天猫618活动什么时候开始，持续几天，618活动规则

同时，为了提高消费者的购物体验，平台将对会场进行严格的筛选和优化，确保会场内商品的质量和优惠力度。其次，活动期间将有多
全网优惠分享君·2024-02-20 20:28

《财富密码》课程第一天总结

这也是所有厉害的人都善于总结的原因，因为总结会不断优化概念，加深对很多问题的理解，看的更透彻，从而不断升级大脑”之前从未想到过人与人之间的不同，追根溯源，竟是大
张玉_6fab·2024-02-20 20:31

从0到1制作WordPress主题#7添加样式和分解文件

添加样式打开style.css文件添加一些基本样式。整个项目的目的并不是要创建一些外观漂亮的主题，我只是希望您熟悉PHP代码以及如何设置主题。1、在样式表中加入以下代码：body{font-family:Arial;font-size:15px;color:#333;background:#f4f4f4;margin:0;padding:0;line-height:1.7em;}header{ba
埼玉是个逗B·2024-02-20 20:01

C++算法之动态规划(ACWING题目）

动态规划时间复杂度：状态数量*转移计算量线性DP一.数字三角形动态规划：1.状态表示：集合：f[i,j]表示所有从起点走到(i,j)的路径属性：所有路径上的数字之和的最大值2.状态计算：如何得到f[i,
wz_fisher·2024-02-20 20:55

Hudl × 微帧，为美国运动分析平台提供极致视频编码服务

Hudl是美国一款为教练和运动员提供比赛录像的分析工具，用户可以通过Hudl客户端回看视频，捕捉、编辑比赛或训练瞬间，并通过工具标注需要分析的地方，以供教学使用，并有针对性地优化团队合作。
·2024-02-20 20:38

CorelCAD 2020（CAD绘图工具）for Mac中文版

通过对Windows和MacOS的原生.DWG文件支持和优化，您可以享受计算机辅助设计软件，在您选择的平台上提供更高的生
immingzhe·2024-02-20 20:12

第13章 网络 Page744~746 asio核心类 ip::tcp::endPoint

2.ip::tcp::endpointip::tcp::socket用于连接TCP服务端的async_connect()方法的第一个入参是constendpoint_type&peer_endpoint
yanzhenxi·2024-02-20 20:44

你知道面试必问的AOP吗？通过Spring又如何实现呢？

AspectOrientedPrograming面向切面编程，相比较oop面向对象编程来说，Aop关注的不再是程序代码中某个类，某些方法，而aop考虑的更多的是一种面到面的切入，即层与层之间的一种切入，
天上的小仙女呀·2024-02-20 20:41

2019-05-04

这种药是包括SGLT-2抑制剂达格列净、DPP-4抑制剂沙格列汀和二甲双胍的缓释剂。Qtern，达格列净和沙格列汀的复方制剂于2017年已经获得FDA的批准。
DrDavidNC·2024-02-20 20:04

主客体标记技术在主机安全防护中的应用

（二）策略开发模式大幅优化。（三）联合运维优势充分显现。前言强制访问控制机制以主客体标记技术为基础，能够实现严格的计算机资源访问控制。
岛屿旅人·2024-02-20 19:39

【每天一首鹅妈妈】No.31-LittleJackHorner

图片发自App【童谣内容】LittleJackHornersatinacorner,EatinghisChristmaspie;Heputinhisthumb,andpulledoutaplum,Andsaid
巡天者_62bd·2024-02-20 19:53

【Azure 应用服务】在App Service 中如何通过Managed Identity获取访问Azure资源的Token呢？ 如Key Vault

问题解答在AppService开启托管标识之后，会生成两个环境变量IDENTITY_ENDPOINT和IDENTITY_HEADER：IDENTITY_ENDPOINT-本地令牌服务的URL。
云中路灯·2024-02-20 19:46

Java系列：Java多线程常见面试题，Java多线程必须掌握的知识点，理解线程池、线程安全、线程并发、性能优化等常见问题才是合格的Java程序员

多线程编程在Java中是一个非常重要且复杂的领域，涉及许多经典问题。也是面试过程中最常被问及的考题，如果不能掌握这些问题，将不能称为一个合格的Java编程人员。那么Java多线程都有哪些常见问题，以及必须要掌握的知识点呢？本篇文章将列举一些基本知识点。以下是一些常见的问题：线程的创建与运行：如何创建线程？有哪些方法？（例如：继承Thread类，实现Runnable接口，使用Callable和Fut
码农超哥同学·2024-02-20 19:38

Qt点击QLabel弹出指定网页

);permanent->setText(tr("永久信息"));permanent->setOpenExternalLinks(true);//设置可以打开网站链接ui->statusbar->addPermanentWidget
weixin_44585751·2024-02-20 19:04

Spring Boot 实现AOP功能

下面主要讲述，springboot如何使用AOP功能AOP（AspectOrientedProgramming），面向切面思想，是Spring的三大核心思想之一（两外两个：IOC-控制反转、DI-依赖注入
2017200502021·2024-02-20 19:34

简述 HTTP2 新特性

HTTP2在应用层修复了HTTP1的许多问题，优化了应用。其主要新增了以下特性。减少头部的体积；添加请求优先级；服务器推送；多路复用。减少头部的体积每个HTTP传输都包含一组描述传输资源的元信息。
杏子_1024·2024-02-20 19:34

无法收敛问题

1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、损失函数4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足
yizone·2024-02-20 19:55
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