作者：admin 发布时间：2024-03-30 18:20 分类：资讯 浏览：42
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1、这是遇到卡顿问题首先需要排查的，部分问题可以通过开发阶段的coding规范来避免的。 1)layout层级太深View太多：可以通过Lint来检测，优化：通过合理容器的使用，优先减少层级，其次减少View数目，能重用的尽量重用。
2、屏幕内容的显示是由一帧一帧的画面组成的，一秒是要显示60帧的画面的。
3、使用 INDEX 和 MATCH 或 OFFSET 而不是 VLOOKUP 虽然 VLOOKUP 比 MATCH 和 INDEX，或 OFFSET 组合的速度稍快（大约快 5%）、更简单，并使用更少的内存，但 MATCH 和 INDEX 所提供的额外灵活性通常可以显著节省时间。
4、大致分为3个阶段：启动APP时，dyld所做的事情有：启动APP时，runtime所做的事情有：启动APP时，main所做的事情有：APP的启动分为2种：APP启动时间优化，主要是针对冷启动进行优化。
1、convnetjs - Star：2200+ 实现了卷积神经网络，可以用来做分类，回归，强化学习等。 DeepLearn Toolbox - Star：1000+ Matlab实现中最热的库存，包括了CNN，DBN，SAE，CAE等主流模型。
2、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。
3、ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。
4、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。
5、《神经网络和深度学习》这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。
6、非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。
1、基于资源可用性gpu优化书籍推荐的调度：考虑GPU的可用资源，如内存、带宽等，以确定GPU是否有足够的资源来执行特定的任务。关于浪潮AI的可信性，浪潮是中国领先的高端服务器、存储和高性能计算解决方案提供商之一。
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