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关键词

《iOS APP

| 导语 最近组里在做优化,既然要优化,就首先要有指标来描述水平,并且可以到这些指标,通过指标值的变化来看优化效果,于是笔者调研了iOS APP的一些方法,在此总结一下。 包含了很多强大的:其中包括在真机和模拟器上进行试,对APP进行分析,查一个或多个或进程的行为。 Instrument主要于在调试过程中随时发现问题,及时优化,但是这个工具只供有源码的程序员使,无法户真实使场景下的。 第三方SDK 有一些第三方的专门户行为、属分析的SDK,比如Bugly,OneAPM,听云,Firebase Analytics,把它们接入项目可以短期内达成目标,这些第三方的工具原理都是类似的 而且还有一个问题,在代码中APP的本身可也会带来额外的损耗,这也是需要考虑和权衡的。 自行添加代码也大体分为两类: AOP:采切面的方式,统一的为大量的类增加代码。

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启动

试启动的 Shell 命令 本文的编写目的,更多的在于介绍、启动试以及我进行启动试背后的原因。 想把启动试 "" 好并非易事 我最近需要试一款的启动 (同时摆弄了一下 Startup 库来了解它是如何影响启动的,未来的文章中会有更多相关内容)。 : $ [start-activity command as above...] 1380 冷启动是试的最佳起点 在您查启动前,最好先了解 "冷启动" 和 "热启动" 之间的区别。 但总的来说,冷启动才是您进行启动试的最佳起点,这其中有两个原因: 一致 : 冷启动可以确保您的每次启动时都经历相同的操作。 限制 CPU 对于节省电量很有,但却对试有负面影响,因为在这类试中,结果的一致至关重要。 理想情况下,在运行试时,您该控制 CPU 频率。

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    工具-监控工具- Glances

    平常我经常使 htop 工具来进行对主机进行。但是它只对 进行进行管理。并简要显示 进程和cpu和内存使信息;监控工具; glances 是比较好的工具。 相比较htop还显示 disk io net 等更多信息。并且还有web ui和ipc 模式。当我们有多台机器的时候,使此工具极为方便。 glances 工具在fedora上可以使 yum 安装。具体使信息 可以使man手册进行查看。也可以使 h 进行glances 后查看。 使模式: glances -1 直接进入命令行模式  # 在使webUI 模式时,要使 pip install bottle 安装相组件,才使; glances -p 9090 --username --password -w # 开启 webserver模式指定端口和户名 glances -p 9090 --username --password -s # 开启  rpcserver 模式并指定端口和户名

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    oprofile程序

    /dvnflash  配置         主要设置计数事件和样本计数,以及计数的CPU模式(户态、核心态)         opcontrol --setup --event=CYCLES:1000 处理器运行于核心态则不计数         运行于户态则计数         --event=name:count:unitmask:kernel:user       name:     event

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    【目标】开源 | 标签解耦框架(LDF)到显著目标中,SOTA!

    论文地址: http://arxiv.org/pdf/2008.11048v1.pdf 代码: https://github.com/weijun88/ldf 来源:英特尔智信息处理重点实验室,中国科学院大学 鹏程实验室,诺亚方舟实验室 论文名称:Label Decoupling Framework for Salient Object Detection 原文作者:Jun Wei 内容提要 为了获得更精确的显著maps 虽然已经取得了显著的进展,但是我们观察到,像素越靠近边缘,预就越困难,因为边缘像素的分布非常不平衡。 细节图由边缘和附近的像素组成,充分利了近边缘的像素,使像素分布更加均衡。主体映射主要集中在远离边缘的像素上。FIN有两个分支,分别适于主体图和细节图。 将两个互补的分支融合在一起预显著映射,然后利显著映射对两个分支进行再次细化。这种迭代精化过程有助于获得逐渐精确的显著图预,促进分支之间的迭代信息交换。

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    CyclicBarrier类在试中

    CyclicBarrier也叫同步屏障,在JDK1.5被引入,可以让一组线程达到一个屏障时被阻塞,直到最后一个线程达到屏障时,所以被阻塞的线程才继续执行。 在执行很多个任务,但是这些任务中间某个节点需要等到其他任务都执行到固定的节点才继续进行,先到达的线程会一直等待所有线程到达这个节点。 在试中,经常会遇到N多个户同时在线的场景,一般处理起来都是先让这N多个户登录,然后保持登录状态,然后去并发请求。这个场景下CyclicBarrier就完美解决我们的需求。 由于CyclicBarrier对象的await()方法在同一线程中是可以多次调的,相当于任务分成了很多阶段,一旦某一个线程的某一个任务阶段报错,会导致其他线程同样的任务阶段都报错,进而可导致所有现成任务报错失败 start a new generation } finally { lock.unlock(); } } 实践 下面是我写的一个

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    Phaser类在试中

    Phaser的功与CountDownLatch和CyclicBarrier有部分重叠,同时提供了更丰富的语义和更灵活的法。 比如下面这个试场景:N多个老师有N个班级(为空),一次并发N多个学生请求加入的消息,老师并发处理,然后清空班级学生,重新进入循环。这里面涉及N个循环,也就是多个任务阶段。 所以要判断,如果该学生请求加入班级接口响非期望响的时候,可以注销当前线程,退出循环。 这个场景使CyclicBarrier也是可以实现的,就是略微麻烦,而且进入支线业务逻辑的线程很大可会干扰到其他正常试的线程,会把异常线程的试数据记录到结果中,导致试结果不够准确。 这里还有几个构造方法,都是涉及parent的,太复杂了,不到,所以就不讲了。

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    CountDownLatch类在试中

    CountDownLatch类位于java.util.concurrent包下,利它可以实现计数器的功。 比如有一堆任务需要多线程去执行,需要在所有任务执行完之后才进行下一步这个场景,此时就可以利CountDownLatch来实现这种功了。 试中常的也就这三个。 unit.toNanos(timeout)); } public void countDown() { sync.releaseShared(1); } 实践 下面是我写的框架到的地方 startTime, endTime), excuteTotal, errorTotal, failTotal); return over(); } 下面是多线程基类run()到的地方

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    SAR系统工具

    I/O请求的服务时间          %util           I/O请求的CPU时间百分比,当数字接近100%时,设备出现饱和 -H -h   -i interval     选取尽可接近  -r    报告memory和swap使统计,可列出如下字段         kbmemfree  可的内存数(kB)         kbmemused  中的内存数,但不包括内核使的内存 负值表示较少的页数于系统cached -t -u  列出cpu的使情况,可列出下列字段        %user      户层        %nice   户层        %system 列出如下字段            totsck      总的socktes数            tcpsck      当前中的tcp sockets数            udpsck      当前中的udp sockets数            rawsck      当前中的RAW sockets数            ip-frag     当前中的IP帧数

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    javaee项目之JavaMelody

    时间紧急,以下为粘贴,若要看原创请点击 跟我来     它并不是一个模拟请求类似JMeter的压力试工具,而是一个衡量并且计算在上的操作信息的工具,也就是说,它只负责对行为进行监控,而不负责触发操作 Chrome或IE9 安装试JavaMelody需要一个web,一个javaMelody的war包,以及两个jar包。    4 试使包也放到这里了   需要注意的是,JavaMelody监控是非常简单的,部署也很快。通常JavaMelody与的整个都是软件自动完成的,并不需要户做任何的操作。 2   <context>是你的web的名字。 注意:   如果在启动过程中出错,出错信息含有window server,那么查一下你是否使了其他版本的server。

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    APP安全

    背景 目前APP发包上架的流程前,免不了需要对APP安全这个重要且必不可少的步骤流程,APP安全大部分采采购第三方的APP安全产品(因为这块技术基础储备),也有部分企业基于开源的移动安全框架 其中移动安全分析开源的框架 (MobSF-obile-Security-Framework)它是基于python进行开发的,它是一个智的、集成型的、开源移动App(安卓/iOS)自动框架,于静态和动态 下面就分析下APP安全(需要动态和静态相结合),具体的维度和思路。 APP权限 APP权限中比较突出的问题有:在APP中的隐私合规说明中没有向户明示申请的全部隐私权限。 总结 APP安全主要在两方向,一个APP自身安全方面,一个是合规。 APP自身安全的一个很重要的在于APP是否进行采第三方加固产品进行对APP

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    linux服务器工具nmon使

    今天介绍一款linux系统服务器的工具-nmon及nmon_analyser (生成报告的免费工具),亲。 一.介绍 nmon 工具可以帮助在一个屏幕上显示所有重要的优化信息,并动态地对其进行更新。这个高效的工具可以工作于任何哑屏幕、telnet 会话、甚至拨号线路。 输出文件采电子表格的格式 (.csv)。 二.下载安装 nmon默认下载之后只是一个可执行的文件,但是下载时根据不同的系统来进行区分的,这里我选择centos6.4系统版本。 /nmon_x86_64_centos6 可以得到以下界面 按h键可以看到帮助信息 单个字母表示对监控点的快捷键,只要输入相的字母,即可显示相的资源耗情况,输入c、m、d后显示效果如下(显示了cpu analyser (生成报告的免费工具): 下载页面:https://www.ibm.com/developerworks/community/wikis/home?

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    选择细化网络于高人脸

    随着电子商务等的发展,人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段,这种背景要求自动人脸识别系统够对一般图象具有一定的识别力,由此所面临的一系列问题使得人脸开始作为一个独立的课题受到研究者的重视 今天,人脸背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴,在基于内容的索、数字视频处理、视频等方面有着重要的价值。 导读 高人脸仍然是一个非常具有挑战的问题,特别是在有很多小尺度人脸的情况下。 因此,所提出的SRN器在所有广泛使的人脸基准(包括AFW、PASCAL人脸、FDDB和WIDER FACE数据集)上都取得了最优的。 ? Face Boxes引入了一种基于SSD的CPU实时器。Face R-FCN在人脸R-FCN ,并做出相的进行改进。人脸模型为了寻找微小人脸为不同的尺度训练单独的探器。

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    【目标】开源 | SOTA的AP-loss单级器,够适不同的网络架构

    备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称,更快通过申请,长按加细分领域技术交流群,目前有细分领域:图像分割、图像目标、论文写作、车道、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理(分割)、深度学习。 ,分类损失和定位损失的目标器由于锚点数量多,存在着非常严重的前-背景类不平衡问题。 为了缓解了这一问题,本文提出了一种新的框架,将单级器中的分类任务替换为排序任务,并采平均精度损失(AP-loss)来解决排序问题。由于AP-loss的不可微和非凸,不直接进行优化。 我们从理论和经验上对该算法良好的收敛和计算复杂度进行了深入的分析。实验结果表明,与现有的基于AP的优化算法相比,该算法在解决目标不平衡问题上有显著的改进。 在使各种标准基准的分类损失探器中,AP-loss的单级SOTA。本文提出的框架在适不同的网络架构方面具有高度的灵活。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    试工具 - ab 简单

    之前知道一般网站可以通过 LoadRunner, JMeter, QTP 等相的软件进行试, 印象中本科学习 “软件试” 这门课程时安装并使过, LoadRunner等不是一个小软件, 安装不是那么的容易 最近发现Apache还有一款小巧玲珑的工具可以直接来做压力试, 相关文档可以参见 Apache ab 官网. Mac 下自带(具体记不清是因为我安装了Apache还是系统自带的了)了这个ab工具(Apache HTTP server benchmarking tool), ab 我猜该就是Apache Benchmarking , 可需要登录态进行试, 可以通过-C加 Cookie的方式进行试, 试之前, 最好确认这个命令法是否正确, 只1个请求看看响的长度是否一致(可以通过 与curl命令的结果进行对比). 然后进行完整的试, 可以得到详细的结果报告.

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    JMH试大型HashMap的

    因此在比赛开始没多久的时候我就研究了一下使怎样的HashMap可以达到内存最简的状况。在这个过程中,顺便使了JMH来分析了一下几个侯选库的。 侯选的集合库 我们第一时间想到的最朴素最直接的候选者就是Java自带的HashMap了,这是我们平时使最多也是最熟悉的实现。只不过在这里因为和内存消耗的原因,它稍微有点不合适。 它可以帮助我们自动构建和运行基准试,并且汇总得到结果。现在一般Java世界里面的主流Benchmark就是的JMH。 所以我们在试里面也只试对于Long类型的写入,以Java的HashMap为例: @Benchmark @OperationsPerInvocation(OperationsPerInvocation 综合内存使以及,我个人觉得在此次比赛初赛中,也许HPPC是个比较好的选择。 所以,初赛使Java的HashMap实现的小伙伴,是不是该赶紧思考一下换一下内存索引的结构,来避免OOM呢?

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    移动试工具—PerfDog

    对于这些的厂商来说,失去的是户、市场及口碑,而这些往往决定了企业的生存与发展。 不容置疑,试在任何软件的试过程中都是一个很重要的环节,它直接影响了户的体验和户满意度。 Android操作系统本身提供了一些官方试工具,包括:布局复杂度的HierarchyViewer,开发者模式中的电量统计,内存泄露的DDMS-MAT等。 PerfDog狗是移动全平台iOS/Android试工具平台,快速定位分析问题,提升APP及游戏和品质。 广泛——支持所有APP、游戏、小程序、小游戏、H5、Web等。 工具易——无需安装,即插即,减少繁琐的试障碍。 第二步: 打开PC端的PerfDog,通过USB与手机连接成功后,PerfDog立即识别手机型号和各项系统参数。选择要试的软件后,马上就看到监控数据。

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    (APM)上新速递

    【New】我们知道您正在忧愁,思考着如何增加快速聚焦状况较差的实例? 【New】我们知道您正处在外网上报,每日担心需流量费是否超支?内网上报方式如何快速迁移至外网? 01 丰富图表展示方式 APM 丰富了详情页图表展示方式,更高效地协助您观情况,更详情如下: a. 吞吐量模块支持展示状态分解视图。 您可以清楚 的观到该服务在请求时的状态,把握当前的健康情况。 b. 响时间模块支持展示耗时分布视图。 该视图将调接口次数对比耗时时间分布分解,户可清楚的观出大部分接口耗时分布情况,您还可点击柱状图数据进行下钻分析,了解耗时长的接口情况。 c. 新增耗时分解模块。 02 增加实例监控概览功详情页中,新增了的实例监控概览功。支持按照响时间,吞吐量、错误率等维度对比实例间差异,通过排序并展示 top5 实例的健康状态。

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    【重磅发布】(APM)

    导语 腾讯云云监控于近日发布了两款产品:(APM)、前端监控(RUM),帮助户解决调链追踪问题,减少 MTTR(平均修复时间),以及帮助提升户在 Web、小程序端的使体验。 APM 集成微服务团队丰富的业务场景沉淀以及云监控打磨多年的高数据处理中台,云监控 - 平台(APM)正式开放试。 为您的团队提供包括自动发现全局服务依赖拓扑、调链追踪、多维分析在内的多种手段和管理服务,全方位保障系统的可表现,帮助您有效地降低 MTTR(平均修复时间)、提升开发运维效率 02 监控 依赖拓扑自动发现 依托分布式调链追踪的模型,自动发现逻辑拓扑,以为基本单元,绘制全局拓扑关系。 同时智 TOP5 耗时和 TOP5 错误率接口,及时主动上浮问题,加速户聚焦过程,实现的精准监控。 ?

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