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Android 性能优化典范

Frame Rate:代表了GPU在一秒内绘制操作的帧数,例如30fps,60fps。 GPU会获取图形数据进行渲染,然后硬件负责把渲染后的内容呈现到屏幕上,他们两者不停的进行协作。...通常来说,帧率超过刷新频率只是一种理想的状况,在超过60fps的情况下,GPU所产生的帧数据会因为等待VSYNC的刷新信息而被Hold住,这样能够保持每次刷新都有实际的新的数据可以显示。...但是我们遇到更多的情况是帧率小于刷新频率。 [1240] 在这种情况下,某些帧显示的画面内容就会与上一帧的画面相同。...需要注意的是:任何时候View中的绘制内容发生变化时,都会重新执行创建DisplayList,渲染DisplayList,更新到屏幕上等一 系列操作。...[1240] 除了速度差异之外,执行GC操作的时候,任何线程的任何操作都会需要暂停,等待GC操作完成之后,其他操作才能够继续运行。

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Android性能优化典范(1)

Frame Rate:代表了GPU在一秒内绘制操作的帧数,例如30fps,60fps。 GPU会获取图形数据进行渲染,然后硬件负责把渲染后的内容呈现到屏幕上,他们两者不停的进行协作。 ?...通常来说,帧率超过刷新频率只是一种理想的状况,在超过60fps的情况下,GPU所产生的帧数据会因为等待VSYNC的刷新信息而被Hold住,这样能够保持每次刷新都有实际的新的数据可以显示。...但是我们遇到更多的情况是帧率小于刷新频率。 ? 在这种情况下,某些帧显示的画面内容就会与上一帧的画面相同。...需要注意的是:任何时候View中的绘制内容发生变化时,都会重新执行创建DisplayList,渲染DisplayList,更新到屏幕上等一系列操作。...除了速度差异之外,执行GC操作的时候,任何线程的任何操作都会需要暂停,等待GC操作完成之后,其他操作才能够继续运行。 ?

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    创建自动滑雪模拟器

    这意味着在分析图像时,不需要整个屏幕,只对面前发生的事情感兴趣,以便滑雪者可以根据他前面的视觉移动。基于这一事实,只裁剪了一小部分图像。...0表示在没有转向的情况下向前移动,前方没有任何障碍物。15意味着向右转,向左转15度。 这就是最终的视觉表现形式。 ?...想一想,在一瞬间可以在水平的场地上滑雪,没有任何障碍。在这种情况下,导航角始终为0,可以始终按下按钮W以向前移动并提高速度。...如果没有达到10个连续帧,由于导航角度小于或高于阈值而处于折叠模式,继续在正常状态下移动。这更安全,更容易调节。 注意在处于折叠状态时速度增加很多,在正常情况下fps范围从1-5,这并不多。...在这种情况下,实际上并没有跟踪对象的实际速度和加速度,而是将它们附加一些值,大致知道速度有多快。这提供了物体速度和加速度的基本概念。最后两个变量tuck和forward_time用于更改对象的状态。

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    【Unity3D】Unity 游戏画面帧更新 ( 游戏物体 GameObject 移动 | 借助 Time.deltaTime 进行匀速运动 )

    游戏物体 GameObject 移动 , 则需要在 MonoBehaviour#Update() 函数 中 , 不断的修改 物体的 Transform#localPosition 坐标位置 ; 在 MonoBehaviour...= 50; 在 MonoBehaviour#Update() 函数 中 , 进行如下画面更新操作 , 每次更新画面帧时 , 计算 游戏场景 中的 游戏物体 的运行位置 , 然后设置给游戏物体 ; 首先...: 二、 借助 Time.deltaTime 进行匀速运动 ---- 上述游戏物体运动 , 不是匀速运动 , 每次在 MonoBehaviour#Update() 函数 中 , 累加一个固定值 ,...但是 该函数调用的间隔不是固定的 , 因此该运动不是匀速运动 ; 如果将该运动设置为匀速运动 , 可以 设置一个固定的速度值 , 根据 通过 Time.deltaTime 代码 获取的 本次更新与上一次更新的时间差...// 计算移动的距离 // 速度设置为 1 单位 / 秒 float speed = 1f; // 计算长度 , 速度 乘以 距离上次帧更新的时间差

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    开发者选项详解

    桌面备份密码:设置备份密码,以便您可以使用 adb 命令备份和恢复受密码保护的设备应用与数据。 不锁定屏幕:将屏幕设为在每次插入电源时保持唤醒状态。...其他绘制选项包括: 强制使用从右到左的布局方向:强制屏幕布局方向为从右到左 (RTL) 或从左到右(默认设置)。 窗口动画缩放:设置窗口动画播放速度,以便您查看不同速度下的性能。缩放越小,速度越快。...过渡动画缩放:设置过渡动画播放速度,以便您查看不同速度下的性能。缩放越小,速度越快。 模拟辅助显示屏:以叠加层的形式在设备上创建辅助屏幕。...强制进行 GPU 渲染:如果应用编写时在默认情况下不进行 GPU 渲染,强制应用使用 GPU 绘制 2D 图形。 显示 GPU 视图更新:显示使用 GPU 绘制的任何屏幕上的元素。...调试 GPU 过度绘制:显示设备上的颜色编码,以便您可视化相同像素在同一帧中绘制的次数。可视化会显示您的应用可能在哪里进行了不必要的渲染。

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    iPhone 摄影中的深度捕捉 ( WWDC2017-Session 507 ) 上篇

    导语 iPhone 7 Plus上的人像模式展现了摄影深度的强大功能。 在iOS 11中,驱动此功能的深度数据现在开放使用。 了解如何利用深度信息为创意成像开辟新的可能性。...下面对针孔相机做一点研究: 针孔相机是一个没有镜头的简单的防光盒,观察物体通过一个孔映射到传感器上。 光线通过的孔被称为焦点,聚焦到成像平面的距离就是焦距,物体在成像平面上的缩放程度就取决于焦距。...将 DepthDataOutput 附加到会话中时,双摄像机自动缩放到2倍,即长焦的全部视野,这是因为为了计算视差,焦距必须相同,而在2倍变焦下,广角摄像机的焦距与长焦相匹配。...它可以在单个统一回调中为给定呈现时间,提供所有可用数据,并传递一个称为AVCaptureSynchronizedDataCollection 的集合对象。...在iOS设备上,我们的相机总是具有一致的像素,所以fx和fy总是相同的值。 x0和y0是透镜光学中心的像素坐标。 这些都是像素值,它们是以提供它们的视频缓冲区的分辨率给出的。

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    YOLO家族系列模型的演变:从v1到v8(上)

    在以前的方法中,原始图像的每个像素都需要被神经网络处理几百次甚至几千次。每次这些像素都通过同一个神经网络进行相同的计算。有没有可能做些什么来避免重复同样的计算? 事实证明这是可能的。...在单元格数量为偶数的情况下,中心可能位于四个中央单元格中的某个位置,这会降低网络的置信度。 而置信度值表示模型对给定的边界框包含某个对象的置信度以及边界框预测其位置的准确度。...YOLOv2 比以前的方法更快、更准确。它还可以在不同的分辨率下运行,可以在速度和准确性之间轻松权衡。每个 YOLOv2 实际上是具有相同权重的相同训练模型,只是以不同的大小进行评估。...无论是在M40还是Titan X上 架构 可以说它是对模型的增量更新,即没有基本的变化,只有一组几个改进小技巧: 使用 sigmoid 计算每个 bbox 的对象得分,即给定 bbox 中存在对象的概率...其他改进:用于更新权重的指数移动平均数、余弦 lr 调度、回归分支的 IoU 损失、类分支的 BCE 损失、SGD 优化器等。 在COCO验证上,YOLOX-Darknet53的AP(%)。

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    视频质量评估的新方式:VMAF百分位数

    再加上移动设备每年再更新出有着越来越大、更好的屏幕的这一事实,这些都清楚表明,对视频压缩技术的投资对于我们的长期战略来说至关重要。...作为移动优先平台,Twitter十分关注向小屏幕大规模提供高质量视频的问题。在我们之前的博客文章中,我们介绍了一种新的目标视觉质量评估方法,称为自适应配对比较。...但是,我们还希望在自适应比特率算法选择的任何比特率下最大化感知质量。编码器的速率控制旨在保持所有帧的质量一致,在可能的时候节省比特,并在需要时限制比特率。...x264中的预设对编码工具进行了分类,以便人们可以选择编码器速度以达到一定的压缩质量。在上面的FFmpeg命令中,我们没有指定预设,因此使用了默认medium的预设。...由于编码器编码的帧数是原来的两倍,因此如果我们在与720p / 30fps相同的比特率约束下提供720p / 60fps变体,则视觉质量将不如30fps。

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    干货 | YOLOv7目标检测论文解读与推理演示

    在 YOLOv7 中,负责最终输出的 head 称为Lead Head。而中间层用来辅助训练的头叫做辅助头。 在辅助损失的帮助下,辅助头的权重被更新。它允许深度监督并且模型学习得更好。...YOLOv7-E6 模型(上面突出显示)在 V100 GPU 上以 56 FPS 运行,测试 AP 为 56%。...值得注意的是,没有一个 YOLOv7 模型适用于移动设备/移动 CPU(如作者在论文中所述)。...尽管如此,所有 YOLOv7 模型在 Tesla V100 GPU 上的运行速度都超过了 30 FPS,超过了实时 FPS。...YOLOv7 中的重新参数化 粗为辅助,细为Lead Loss 如何使用 YOLOv7 GitHub 存储库运行目标检测推理。 YOLOv7 在速度和准确度上超过了所有实时目标检测器。

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    游戏性能优化指南:如何将HTML5性能发挥到极致

    然而在移动设备硬件性能弱于PC的背景下,对性能的需求显得更为重要,而HTML5性能优化前与优化后有着极大的差别,如何优化才能提高性能,对此熟知的人很少。...所有看到的画面都是通过引擎绘制出来的,更新频率取决于开发者指定的FPS,例如指定帧频率为60FPS,则运行时每个帧的执行时间为六十分之一秒,所以帧速越高,视觉上感觉越流畅,60帧是满帧。...根据活动状态改变帧频 帧频有三种模式, Stage.FRAME_SLOW维持FPS在30; Stage.FRAME_FAST维持FPS在60; Stage.FRAME_MOUSE则选择性维持FPS在30...此时FPS显示30,并且在鼠标移动时,可以感觉到圆球位置的更新不连贯。...减少粒子使用数量,在移动平台Canvas模式下,尽量不用粒子; 2. 在Canvas模式下,尽量减少旋转,缩放,alpha等属性的使用,这些属性会对性能产生消耗。(在WebGL模式可以使用); 3.

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    Android界面性能优化必读

    4.2 追踪渲染性能 通过在 Android 设备的设置 APP 的开发者选项里打开 “ GPU 呈现模式分析 ” 选项,选择 ” 在屏幕上显示为条形图 “ 。...中间有一条绿线,代表 16 ms ,保持动画流畅的关键就在于让这些垂直的柱状条尽可能地保持在绿线下面,任何时候超过绿线,你就有可能丢失一帧的内容。...蓝色代表的是这一帧绘制 Display List 的时间。通俗来说,就是记录了需要花费多长时间在屏幕上更新视图。...“ CPU 计算成 GPU 能够识别并绘制的对象 ” 这个操作是在 DisplayList 的帮助下完成的。DisplayList 拥有要交给 GPU 栅格化渲染到屏幕上的数据信息。...当该视图有类似位置被移动等变化而需要重新渲染这个视图的时候,则只需 GPU 额外执行一次渲染指令冰更新到屏幕上就够了。

    4.8K10

    一款很棒的GIF动画制作小软件GifCam

    GifCam 很实用 当 GifCam 发现前一帧与新录制的帧相同时进行录制时,它会自动添加延迟(帧在屏幕上停留的毫秒数),而不是添加新帧并增加 gif 大小。...绘制绿屏:使用此功能,您可以创建部分移动部分静止 gif “cinemagraph”(按 shift 在一帧上绘制)。 预览:预览大小。 导出为 AVI:将您的记录导出为未压缩的视频。...修复预览窗口中 10 gif 大小的问题。 5.0 版 2015 年 5 月 27 日更新 定制: 自定义窗口可让您保存和自定义: – “Rec”拆分按钮菜单上显示的三个 FPS 选项。...修复了某些高屏幕分辨率和缩放显示的“录制外部区域”和“黑色边框”。 支持将 gif 文件拖放到 GifCam 主窗口打开。...它的编码速度很慢,但在某些情况下,它提供了比quantize更好的颜色匹配。 用于录制/停止的全局 CTRL+R 快捷键选项。

    2.5K20

    使用 Python 和 Pygame 制作游戏:第六章到第八章

    玩家开始控制一个不断在屏幕上移动的短蠕虫。玩家无法停止或减慢蠕虫,但他们可以控制它转向的方向。红苹果随机出现在屏幕上,玩家必须移动蠕虫以使其吃掉苹果。...给定文本、字体对象和颜色对象,它为我们调用render()并返回这个文本的 Surface 和 Rect 对象。这样就省去了我们每次需要它们时编写创建 Surface 和 Rect 对象的代码。...如果FPS设置为25,这意味着在达到第 14 级时,方块将以每秒 25 格的速度下落。考虑到游戏板只有 20 格高,这意味着玩家每次只有不到一秒的时间来放置每个方块!...由于相机看到的内容显示在玩家的屏幕上,因此“相机”坐标与“像素”坐标相同。要找出松鼠的像素坐标(即它们在屏幕上出现的位置),需要用松鼠的游戏坐标减去相机原点的游戏坐标。...此速度的范围设置在SQUIRRELMINSPEED和SQUIRRELMAXSPEED常量中,但除此之外,速度要么为负(表示松鼠向左或向上移动),要么为正(表示松鼠向右或向下移动)。

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    YOLOv7速度精度超越其他变体,大神AB发推,网友:还得是你!|开源

    即使在云GPU模型上,最新模型仍可以保持较高的AP,与此同时计算量和参数量相较于之前模型也均有所下降。 YOLOv7可以很好地平衡速度与精度。...与现有的通用GPU和移动GPU的目标检测模型进行比较: YOLOv7在速度(FPS)和精度(AP)均超过其他目标检测模型。...比如,在输入分辨率为1280时,将YOLOv7与YOLOR进行比较,YOLOv7-W6的推理速度比YOLOR-P6快8fps,检测率也提高了1%AP。 性能是怎么提升的?...在大规模的ELAN中,无论梯度路径长度和块的数量如何,网络都能达到稳定状态。 但是如果无限地堆叠计算块,这种稳定状态也可能会被破坏,参数利用率也会降低。...然后,对过渡层以相同的变化量进行宽度因子缩放,这样就可以保持模型在初始设计时的特性,并保持最优结构。

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    微信团队分享:详解iOS版微信视频号直播中因帧率异常导致的功耗问题

    高刷屏下,PerfDog 测试显示,有点赞情况下的大部分视频号直播居然是以60fps在跑,这导致了极高的GPU占用。...如下图所示 PerfDog 数据显示在 13 pro max上直播点赞期间 FPS 直奔120: 正常情况下,视频号直播里大部分主播开播流基本都是30fps 以内,也就是正常情况下我们只需要维持30fps...3、知识储备1:iOS中的动画分类 在iOS中,大部分动画的本质就是根据输入的时间戳,返回对应属性的动画参数,从而移动图像,达到运动的效果。...property animation 会被同步的创建为 CAAnimation 对象。...并且由于我们的视频画面依旧是25fps的低帧率,所以此处降帧只是降低了 QuartzCore 的重复帧,而没有减少任何画面细节,最终本质上是无损的画面降帧。

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    Unity基础教程系列(新)(六)——Jobs(Animating a Fractal)

    第二个孩子在右边,因此我们需要将其绕Z轴顺时针旋转90°。我们可以通过静态Quaternion.Euler方法来执行此操作,该方法在给定的Euler角度沿X,Y和Z轴的情况下创建旋转。...这可能会在场景窗口中发生-至少在Mac上如此-但在游戏窗口或内部版本中不会发生。根据游戏编辑器的布局,为游戏窗口打开VSync可能会变得更好或更糟。这是与计时有关的编辑器错误,但我不知道确切原因。...最后,我们可以通过将scale作为单个参数调用math.float3方法来创建统一的比例向量。 ? 以相同的方式在Update中调整根部件的更新代码,因此我们保持一致。 ?...此时,对于一个深度为8的分形,更新现在平均每次构建需要5.5毫秒。因此,再次切换到数学会使更新速度提高一倍。...首先将其设置为1,看看会发生什么。 ? ? (在多线程上运行) 现在,我们的工作分解了,并在多个CPU内核上运行,这些内核并行更新了我们的分形部分。就我而言,这将平均更新时间平均缩短为2ms。

    3.6K31

    学习 PixiJS — 精灵状态

    精灵状态 如果你有复杂的游戏角色或交互式对象,你可能希望该角色根据游戏环境中发生的情况,以不同的方式运行。每个单独的行为称为状态。...比如,通过键盘的方向键控制一个游戏角色时,按下左箭头,角色就向左移动,其实可以理解为,按下左键头时,触发了角色的向左移动的状态。 如果要开始使用精灵状态,首先需要一个状态播放器。...状态播放器只是四个新属性和方法的集合,用于控制精灵动画状态。 fps:用于设置精确的动画速度的属性,以每秒帧数为单位。...它的默认值是12,fps 与游戏循环 fps 无关,这意味着你可以让精灵动画以独立于游戏或应用程序速度的速度播放。 playAnimation:一种播放精灵动画的方法。...把制作动画精灵和定义状态还有键盘响应所学到的知识相结合,就可以制作一个步行游戏角色。 ? 查看效果 如果希望精灵在屏幕上移动得更快或更慢,就在箭头键方法中更改 vx 和 vy 的值。

    2K10

    YOLOv7速度精度超越其他变体,大神AB发推,网友:还得是你!|开源

    即使在云GPU模型上,最新模型仍可以保持较高的AP,与此同时计算量和参数量相较于之前模型也均有所下降。 YOLOv7可以很好地平衡速度与精度。...与现有的通用GPU和移动GPU的目标检测模型进行比较: YOLOv7在速度(FPS)和精度(AP)均超过其他目标检测模型。...比如,在输入分辨率为1280时,将YOLOv7与YOLOR进行比较,YOLOv7-W6的推理速度比YOLOR-P6快8fps,检测率也提高了1%AP。 性能是怎么提升的?...在大规模的ELAN中,无论梯度路径长度和块的数量如何,网络都能达到稳定状态。 但是如果无限地堆叠计算块,这种稳定状态也可能会被破坏,参数利用率也会降低。...然后,对过渡层以相同的变化量进行宽度因子缩放,这样就可以保持模型在初始设计时的特性,并保持最优结构。

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    AVC – 3倍编码速度下28%的增益

    编码器很复杂,并带有几个调整参数,旨在用户可以根据自己的喜好和要求压缩视频。因此,每个编解码器比较都有其自己的特质。 使用开源视频测试序列,以便其他人可以重现所得到的测试结果。...输入为1080p @ 50 fps,输出保持不变(1080p50)。禁用了调优(vmaf,psnr等),并为实验选择了1秒的GOP大小。...可以看出,使用LCEVC相对于单独的H.264 / AVC具有直接的好处,其BD-Rate增益为20%,这表明在相同的视频质量下,LCEVC相对于AVC可以节省20%的码率。...与在ParkJoy序列中看到的相似,LCEVC在给定的比特率下在视频质量方面提供了可观的增益。 CBR模式、含B帧 ?...LCEVC编码速度 由于LCEVC的设计方式,无论您选择使用哪种基本编解码器,都能保证提高速度。经过测试,在i7第十代处理器+16GB RAM上,1080p编码需要90秒,而540p需要41秒。

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    更快的iOS和macOS神经网络

    原作者提供的服务之一是将神经网络转换为在iOS设备上运行。 因为神经网络本质上执行大量计算,所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。...有了这种架构,即使是超过200层的机型也可以在较旧的iPhone和iPad上以30 FPS运行。 ?...许多研究论文提出了不适合在移动设备上使用的神经网络架构。通常,诸如VGGNet之类的大型模型被用作特征提取器,并且在顶部添加了新功能。...速度(每秒帧数) 下表显示了在一系列224×224图像上运行推理的分类器模型的最大FPS(每秒帧数): 版 iPhone 7 iPhone X. iPad Pro 10.5 MobileNet V1 118...(我将很快更新此表,其中包含在ImageNet验证集上运行Metal模型的结果。)

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