开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

具有2-3个链式BaseFragments对性能有何影响

？

链式BaseFragments是指在Android开发中，通过Fragment嵌套的方式构建复杂的界面结构。每个Fragment都可以包含一个或多个子Fragment，形成一个链式的嵌套结构。

对于具有2-3个链式BaseFragments的情况，会对性能产生一定的影响。以下是影响的几个方面：

内存消耗：每个Fragment都需要占用一定的内存空间，包括视图层次结构、数据对象等。当有多个链式BaseFragments存在时，会增加内存的消耗，可能导致内存占用过高，从而影响应用的性能和稳定性。
视图绘制：每个Fragment都需要进行视图的绘制和布局操作，包括测量、布局和绘制过程。当有多个链式BaseFragments存在时，会增加视图绘制的复杂度和耗时，可能导致界面的卡顿和响应速度下降。
生命周期管理：每个Fragment都有自己的生命周期，包括创建、销毁、可见性等状态。当有多个链式BaseFragments存在时，需要更加细致地管理各个Fragment的生命周期，增加了代码的复杂性和维护成本。

为了优化性能，可以考虑以下几点：

使用合适的Fragment替代链式BaseFragments：根据实际需求，评估是否真正需要使用链式BaseFragments。有时候可以通过其他方式实现相同的功能，如使用单个Fragment或使用ViewPager等。
懒加载：对于链式BaseFragments中的Fragment，可以考虑使用懒加载的方式，在Fragment可见时再进行初始化和加载数据，减少不必要的资源消耗。
内存优化：合理管理Fragment的生命周期，及时释放不需要的资源，避免内存泄漏。可以使用内存分析工具进行检测和优化。
异步加载：对于复杂的数据加载和处理操作，可以考虑使用异步方式，避免阻塞主线程，提升用户体验。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpp
腾讯云云原生应用引擎：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云数据库服务：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/mps
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/vr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

jquery要怎么写才能速度最快？（转…

1. 使用最新版本的jQuery jQuery的版本更新很快，你应该总是使用最新的版本。因为新版本会改进性能，还有很多新功能。下面就来看看，不同版本的jQuery性能差异有多大。这里是三条最常见的jQuery选择语句：　　$('.elem') 　　$('.elem', context) 　　context.find('.elem') 我们用1.4.2、1.4.4、1.6.2三个版本的jQuery测试，看看浏览器在1秒内能够执行多少次。结果如下：

03

ResNet与常见ODE初值问题的数值解法

本文主要从三个方面来讨论DNN堆叠和数值方法之间的联系，以ResNet为例，但不仅仅是ResNet。

04

每日论文速递 | BCT: 偏见增强一致性训练缓解CoT中的偏见问题

摘要：虽然CoT有可能提高语言模型推理的可解释性，但它可能会系统性地误导影响模型行为的因素--例如，根据用户的意见合理化答案，而不提及这种偏见。为了缓解这种有偏差的推理问题，我们引入了偏差增强一致性训练（BCT），这是一种无监督的微调方案，可训练模型在有偏差特征和无偏差特征的提示中给出一致的推理。我们构建了一套模型，在七项答题任务中测试九种形式的偏差推理，结果发现，将 BCT 应用于带有一种偏差的 GPT-3.5-Turbo 中，可将保持不变任务中的偏差推理率降低 86%。此外，该模型还能推广到其他形式的偏差，在保持不变的偏差上平均减少 37% 的偏差推理。由于 BCT 可以泛化到已排除的偏差，而且不需要金标签，因此这种方法有望减少来自未知偏差的偏差推理，以及在无法监督基本真相推理的任务中的偏差推理。

01

每日论文速递 | UCB提出RAFT-检索增强微调训练方法

摘要：在大型文本数据集上预训练大型语言模型（LLM）现已成为一种标准模式。在许多下游应用中使用这些 LLM 时，通常会通过基于 RAG 的提示或微调将新知识（如时间关键新闻或私人领域知识）添加到预训练模型中。然而，模型获取此类新知识的最佳方法仍是一个未决问题。在本文中，我们提出了检索增强微调法Retrieval Augmented FineTuning（RAFT），这是一种训练方法，可提高模型在 "开卷 "领域设置中回答问题的能力。在 RAFT 中，给定一个问题和一组检索到的文档，我们训练模型忽略那些无助于回答问题的文档，我们称之为干扰文档。RAFT 通过逐字引用相关文档中有助于回答问题的正确序列来实现这一点。这与 RAFT 的思维链式响应相结合，有助于提高模型的推理能力。在特定领域的 RAG 中，RAFT 持续提高了模型在 PubMed、HotpotQA 和 Gorilla 数据集上的性能，为改进预训练 LLM 的域内 RAG 提供了一个后训练配方。RAFT 的代码和演示已开源。

02

高并发编程系列：ConcurrentHashMap的实现原理(JDK1.7和JDK1.8)

HashMap、CurrentHashMap 的实现原理基本都是BAT面试必考内容，阿里P8架构师谈：深入探讨HashMap的底层结构、原理、扩容机制深入谈过hashmap的实现原理以及在JDK 1.8的实现区别，今天主要谈CurrentHashMap的实现原理，以及在JDK1.7和1.8的区别。哈希表

04

jQuery最佳实践

jQuery的版本更新很快，你应该总是使用最新的版本。因为新版本会改进性能，还有很多新功能。

02

jQuery最佳实践

上周，我整理了《jQuery设计思想》。那篇文章是一篇入门教程，从设计思想的角度，讲解"怎么使用jQuery"。今天的文章则是更进一步，讲解"如何用好jQuery"。我主要参考了Addy Osmani的PPT《提高jQuery性能的诀窍》（jQuery Proven Performance Tips And Tricks）。他是jQuery开发团队的成员，具有一定的权威性，提出的结论都有测试数据支持，非常有价值。 =============================================

06

jQuery最佳实践

jQuery的版本更新很快，你应该总是使用最新的版本。因为新版本会改进性能，还有很多新功能。

03

Data Structure_树

对于有一类问题，时常关注的是一个区间或者是一个线段，那么就可以使用线段树来解决。比较经典的问题，就是区间染色问题：有一面墙，长度为n，每次选择一段墙来染色，一开始4-6绘制成黄色，然后1-10绘制蓝色，2-7绘制红色，若干次绘色之后能看见多少种颜色，或者是在区间「i，j」区间里面可以看到多少种颜色。所以主要有两个操作，染色操作和查询操作。使用数组操作其实是可以的，染色就只需要把对应下标的内容，修改就好了；查找只需要遍历，这样复杂度就都是

03

万文Elasticsearch巧妙的架构详解

本书作为 Elastic Stack 指南，关注于 Elasticsearch 在日志和数据分析场景的应用，并不打算对底层的 Lucene 原理或者 Java 编程做详细的介绍，但是 Elasticsearch 层面上的一些架构设计，对我们做性能调优，故障处理，具有非常重要的影响。

02

NVM原生数据库技术解读

为让更多数据库从业者了解数据库领域最新研究成果，熟悉行业前沿发展趋势，腾讯云数据库计划举办系列“DB · 洞见”活动，打造数据库技术交流平台，邀请学界及腾讯技术大咖，解读数据库基础技术创新趋势，分享数据库技术创新成果。今天为大家带来“DB · 洞见”系列活动第一期的部分内容，由中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任柴云鹏教授解读NVM原生数据库技术，以下是分享实录： NVM原生数据库概述今天我分享的主题为“NVM原生数据库技术”，内容分三个部分，主要涉及到下面这五篇VLDB 2021的论文。首先我

04

js数组中一些实用的方法(forEach,map,filter,find)

需求场景: 假若后端返回这么一个json数据格式,如下所示,我们需要拿到返回对象中的数组项,或者根据某些指定的条件，取特定的值,然后渲染到页面当中去,例如:拿name属性值

02

postgresql email列表对NVM WAL BUFFER的讨论

本文介绍NVM WAL BUFFER的email list，详细了解开发者对此的讨论，以此深入

01

Google Earth Engine ——MCD12Q2 V6土地覆盖动态产品（非正式地称为MODIS全球植被表征产品）提供全球范围内的植被表征时间估计

The MCD12Q2 V6 Land Cover Dynamics product (informally called the MODIS Global Vegetation Phenology product) provides estimates of the timing of vegetation phenology at global scales. Additionally, it provides information related to the range and summation of the enhanced vegetation index (EVI) computed from MODIS surface reflectance data at each pixel. It identifies the onset of greenness, greenup midpoint, maturity, peak greenness, senescence, greendown midpoint, dormancy, EVI2 minimum, EVI2 amplitude, integrated EVI2 over a vegetation cycle, as well as overall and phenology metric-specific quality information. The MCD12Q2 Version 6 data product is derived from time series of the 2-band Enhanced Vegetation Index (EVI2) calculated from MODIS Nadir Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF)-Adjusted Reflectance (NBAR). Vegetation phenology metrics are identified for up to two detected growing cycles per year. For pixels with more than two valid vegetation cycles, the data represent the two cycles with the largest NBAR-EVI2 amplitudes.

01

面经手册 · 第6篇《带着面试题学习红黑树操作原理，解析什么时候染色、怎么进行旋转、与2-3树有什么关联》

Rudolf Bayer 于1978年发明红黑树，在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树。

02

Java数据结构与算法解析——2-3树

二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在lgN左右，这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。 2-3查找树(2-3 Search Tree)保证

07

Java数据结构与算法解析(十)——2-3树

二叉查找树对于大多数情况下的查找和插入在效率上来说是没有问题的，但是他在最差的情况下效率比较低。平衡查找树的数据结构能够保证在最差的情况下也能达到lgN的效率，要实现这一目标我们需要保证树在插入完成之后始终保持平衡状态，这就是平衡查找树(Balanced Search Tree)。在一棵具有N 个节点的树中，我们希望该树的高度能够维持在lgN左右，这样我们就能保证只需要lgN次比较操作就可以查找到想要的值。不幸的是，每次插入元素之后维持树的平衡状态太昂贵。

01

什么是2-3树

前面的文章我们已经学习了二叉搜索树和平衡二叉搜索树AVL树，今天我们再来了解一种新的平衡树2–3树，2–3树由约翰·霍普克洛夫特于1970年发明，在计算机科学中，2–3树是一种树型数据结构，内部节点（存在子节点的节点）要么有2个孩子和1个数据元素，要么有3个孩子和2个数据元素，叶子节点没有孩子，并且有1个或2个数据元素，2-3树的平均时间复杂度为O（logN），空间复杂度为O（N），注意严格的说2-3树的性能是在O（log3N）和O（log2N）之间的，因为大O复杂度表示通常会忽略系数项。

02

Greenplum性能分析

http://tapd.oa.com/Greenplum/markdown_wikis/view/#1010134541008425443

06

设计模式二十四章经之责任链模式

概述责任链模式，顾名思义，它是一个链式模型，这种模式给予请求的类型，对请求的发送者和接收者进行解耦。对于这种结构，每个节点可以拆分在链接，所以，这种模式有着较好的灵活性。使用场景多个对象处理同一个请求在请求处理者不明确的情况下向多个对象中的一个提交一个请求。需要动态指定一组对象处理请求。具体实现众所周知，Android中最常见的责任链模式。现在我们来实现一个简单的责任链模式。我们写一个抽象类来指定所有的等级划分。 public abstract class AbstractLogg

03

JavaScript代码规范

统一团队的编码规范，有助于代码的维护。本章是传统意义上的 Style Guideline，目的是统一一些相对主观化的代码风格。

03

Kotlin中标准函数run、with、let、also与apply的使用和区别详解

和Java相比，在Kotlin中提供了不少新的特性。这次我们就来聊一聊Kotlin的一些通用的扩展标准函数run,with,let,also和apply。对于这五个标准函数它们都存在于Kotlin的源码标准库当中，也就是在Standard.kt文件当中。它们都是适用于任何对象的通用扩展函数。但是对于run,with,let,also和apply这五个函数他们的用法及其相似，以至于我们无法确定去选择使用哪一个。那么现在我们就来聊一下这五个函数它们的使用方法，它们的不同之处以及在什么场景下去使用。

01

前端性能优化常见面试题速查

懒加载也叫延迟加载、按需加载，指在长网页中延迟加载图片数据，是一种较好的网页性能优化的方式。在比较长的网页或者应用中，如果图片很多，所有的图片都被加载出来，而用户只能看到可是窗口的哪一部分图片数据，对性能有浪费。

02

深入理解currentHashMap

currentHashMap是线程安全并且高效的一种容器,我们就需要研究一下currentHashMap为什么既能够保证线程安全,又可以保证高效的操作

03

详解RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been mo

在深度学习中，经常会使用自动微分技术（Automatic Differentiation）来计算模型参数的梯度，以进行模型的优化训练。然而，有时我们可能会遇到一个异常：RuntimeError: 一个用于梯度计算的变量已被就地操作修改。本文将详细解释这个异常的原因及解决方法。

01

Kotlin修炼指南(一)

最近会写一些关于kotlin的文章，主要是为了引出函数式编程的概念，并介绍kotlin中的一些骚操作。第一篇文章主要介绍作用域函数。

02

js中如何在不影响既有事件监听的前提下新增监听器

比如某个按钮已经绑定了2-3个对Window对象的load事件的监听，现在需要添加一个新的对click事件的监听器，但在一定条件下才会同时触发原有的2-3个load监听器，否则只触发新添加的这个事件。

04

扩展指令微调语言模型

今天为大家介绍的是来自google研究团队的一篇大型语言模型的论文。在以指令形式构建的数据集上对语言模型进行微调已被证明可以提高模型的性能，并增强其对未见任务的泛化能力。文章重点探讨指令微调的几个方面：（1）任务数量的扩展，（2）模型规模的扩展，以及（3）链式思考数据上的微调。实验发现，以上几个方面的指令微调显著提升了多个模型类别（PaLM、T5、U-PaLM）、评估设置（零样本、少样本、链式思考）和评估基准（MMLU、BBH、TyDiQA、MGSM、开放式生成、真实毒性提示）的性能。

03

CVPR2021 双图层实例分割，大幅提升遮挡处理性能

物体的互相遮挡在日常生活中普遍存在，严重的遮挡易带来易混淆的遮挡边界及非连续自然的物体形状，从而导致当前已有的检测及分割等的算法性能大幅下降。本文通过将图像建模为两个重叠图层，为网络引入物体间的遮挡与被遮挡关系，从而提出了一个轻量级的能有效处理遮挡的实例分割算法。

02

深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（1）

机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念，它是一个结合了多个学科，如概率论、优化理论、统计等，最终在计算机上实现自我获取新知识，学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一个子集，目前已经发展处许多有用的方法，比如支持向量机，回归，决策树，随机森林，强化学习，集成学习，深度学习等等，一定程度上可以帮助人们完成一些数据预测，自动化，自动决策，最优化等初步替代脑力的任务。本章我们主要介绍下机器学习的基本概念、监督学习、分类算法、逻辑回归、代价函数、损失函数、LDA、PCA、决策树、支持向量机、EM算法、聚类和降维以及模型评估有哪些方法、指标等等。

01

黑眼圈大神程序员用5000字带你通透读懂Elasticsearch的注意事项

客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。

03

Kylin4 在有赞业务场景下的深度实践

早在 2018 年有赞引入 Kylin 到现在，有赞已经使用 Kylin 五年的时间了，作为 Kylin4 最早的一批使用用户，亲自参与见证了 Kylin4 的逐渐成熟，同时 Kylin4 在 2021 年在有赞正式落地，并且将所有的线上业务都迁移到了 Kylin4。

03

解放双手，数据库智能调参CDBTune等你来测

好消息，腾讯云数据库团队智能调参CDBTune产品现已进入内测阶段，欢迎数据库爱好者、使用者、开发者前来测试。 CDBTune（cloud database tune）是基于2019至2021年间腾讯云数据库团队连续发表两篇顶级论文的研究成果，对云数据库进行调优的一整套解决方案，旨在充分借助深度学习技术提升数据库的运行效率。在现实场景中，由于业务系统的千差万别以及大量参数带来的可设置范围复杂度，往往需要借助经验去构筑一套相对较为优异且通用的参数模板。因此，数据库当前运行参数往往也不是业务所需的最佳参数。同

03

ResNet-RS：谷歌领衔调优ResNet，性能全面超越EfficientNet系列 | 2021 arxiv

论文: Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies

01

图像语义分割综述

论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 2015CVPR

01

算法原理系列：2-3查找树

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/67636509

02

让视觉语言模型搞空间推理，谷歌又整新活了

视觉语言模型 (VLM) 已经在广泛的任务上取得了显著进展，包括图像描述、视觉问答 (VQA)、具身规划、动作识别等等。然而大多数视觉语言模型在空间推理方面仍然存在一些困难，比如需要理解目标在三维空间中的位置或空间关系的任务。

01

Masonry

例如：我们需要布局一个视图view1，使他距离父视图上下左右都为10，NSLayoutConstraints布局代码如下：

01

Java面试狂想曲之数据结构，又来送书了啦！

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行速度和存储效率。数据结构主要包含以下 4 种逻辑结构:

02

ClickHouse MergeTree 实现只有一次语义的插入

ClickHouse 作为 OLAP 数据库，做了大量的插入、查询性能优化，比如 MergeTree 引擎基于 LSM 树结构，优化了查询性能（特别是范围查询）。

01

系统日报-20220507（Meta 链式复制的对象存储——Delta）

来源：https://engineering.fb.com/2022/05/04/data-infrastructure/delta/

02

训练深度神经网络，使用反向传播算法，产生梯度消失和梯度爆炸问题的原因？

反向传播是神经网络训练的精髓。它是根据上一个迭代获得的误差（即损失）对神经网络的权重进行微调的做法。权重的适当调整可确保较低的误差，从而通过提高模型的泛化能力使其变得可靠。反向传播算法的核心思想和工作原理可分为以下几个方面：

00

使用 promise 重构 Android 异步代码

业务当中写Android异步任务一直是一项挑战，以往的回调和线程管理方式比较复杂和繁琐，造成代码难以维护和阅读。在前端领域中JavaScript其实也面临同样的问题，Promise 就是它的比较主流的一种解法。在尝试使用Promise之前我们也针对Android现有的一些异步做了详细的对比。

02

黑眼圈大神程序员用5000字带你通透读懂Elasticsearch的注意事项

◆ Elasticsearch注意事项客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。对于Elasticsearch而言，想掌握好这门技术，除需要对它的用法了如指掌外，还需要对技术中的各种陷阱了然于心。这里总结一些关于Elasticsearch的使用要点。 1）如何使用Elasticsearch设计表结构？ 2）E

00

Timm助力ResNet焕发“第二春”，无蒸馏且无额外数据，性能高达80.4%

code: https://github.com/rwightman/pytorch-image-models

02

红黑树

在学习红黑树之前，我们有必要先学习一下什么是2-3树，学习2-3树不仅对于理解红黑树有帮助，对于理解B类树，也是有巨大帮助的。我们常用到的磁盘存储、文件系统、数据库等相应的数据存储都是采用的B类树这样的数据结构。

01

简单通用：视觉基础网络最高3倍无损训练加速，清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

本论文作者王语霖是清华大学自动化系 2019 级直博生，师从吴澄院士和黄高副教授，主要研究方向为高效深度学习、计算机视觉等。他曾以第一作者在 TPAMI、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、ECCV 等期刊、会议上发表论文，曾获百度奖学金、微软学者、CCF-CV 学术新锐奖、字节跳动奖学金等荣誉。个人主页：wyl.cool

01

区块链与分布式系统

区块链技术的火热推动了传统分布式技术的进一步发展。从区块链技术的本质来看，基本脱离不开传统分布式系统跟密码学的核心技术。那么区块链技术真的值得去研究吗？是区块链选择了我们，还是我们选择了区块链？本文从一个分布式系统研究者的角度来理解区块链。

01

如何定位Milvus性能瓶颈并优化

在此前的文章中，我们已经介绍了评估各种向量数据库时使用的关键指标和性能测试工具。本文将以 Milvus 向量数据库为例，特别关注 Milvus 2.2 或以上版本，讲解如何监控搜索性能、识别瓶颈并优化向量数据库性能。

01

Redis链表的作用和结构，对于实现Redis的相关功能的影响

链表是一种数据结构，它是由一系列节点组成的序列，每个节点都包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭