网络瘦身 - 程序员宅基地

计算机网络基础（计算机网络的发展阶段、OSI参考模型、协议、传输方式、地址）

计算机网络好比一个人的神经系统，一个人身上的所有感觉都经由神经系统传递到大脑，与之类似，世界各地的信息也通过网络传递到每一个人的计算机上。一、计算机网络发展的7个阶段年代内容 20世纪50...

vmware使用和5G了解

文章目录**5G关键技术---动态自组织网络（SON）****5G关键技术---网络功能虚拟化（NFV）****5G关键技术---软件定义网络（SDN）与网络功能向虚拟化（NFV）的深度融合****5G面临的新业务挑战 ****5G名词解释****总结**...

[Android 之美] 那些你不知道的APK 瘦身，让你的APK更小

标签： android apk 性能

[Android 之美] APK 瘦身，减少APK的大小让你的apk文件尽可能小，应该使移除未使用的代码和资源文件。那么本章节介绍了如何做到让APK更小，性能更好，下载转化率会更高，以及如何指定在构建APK过程中保留或移除...

App 瘦身最佳实践

Android本文会不定期更新，推荐watch下项目。如果喜欢请star，如果觉得有纰漏请提交issue，如果你有更好的点子可以提交pull request。本文的示例代码主要是基于作者的经验来编写的，若你有其他的技巧和方法...

C语言卡路里程序,燃烧app的卡路里--app瘦身之路

标签： C语言卡路里程序

所以需要对app进行瘦身，轻装上阵~我们的原则就是：“知己知彼”我们需要了解app由哪些部门构成，哪些体积加起来构成了最终臃肿的app？“高效打击”其次我们要对不同组成部分进行剖析，精确重点地对重要的模块进行...

APK瘦身实践

标签： Android 实用性能优化

APK瘦身实践因为推广的需要，公司需要把APK的大小再“减小”一下，4M以内！当达到4M以内之后，公司建议说，能否再压压？2M如何？瘦身前因为平时就考虑到大小的限制，所以很多工作已经做过了，如下...

iOS 架构思想UIViewController的瘦身之路(一)

标签： UIViewController瘦身代码分离

前言这篇文章里会涉及如下几个方面: 1、代码的组织结构，以及为何要这样写。 2、那些场景适合使用子控制器，那些场景应该避免使用子控制器？ 3、分离UITableView的数据源和UITableViewDataSource协议。...

pandas保存csv数据的几种方式。

标签：人工智能 python 深度学习

import os import pandas as pd path = 'data/train/' img_label_list=[] testList = os.listdir(path) for file in testList: label='aa' img_label_list.append([file, label]) df1 = pd.DataFrame(data=img_...

apk瘦身方法

apk组成： dex ...1. 资源瘦身 xxhdpi ，其他不要？纯色color替换背景图？ drawable xml? jpg替换Png?去除透明通道音频有损格式mp3,ogg ，替换无损的wav，pcm等移除无用资源 2....

四天搞懂生成对抗网络（四）——CycleGAN的绝妙设计：双向循环生成的结构

标签：人工智能深度学习机器学习

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】吕坤，唐山广播电视台算法工程师，PPDE飞桨开发者技术专家，喜欢研究GAN等深度学习技术在媒体、教育上的应用。“神仙姐姐”CycleGAN在“风格迁...

APK瘦身值得分享的一些经验

标签： apk android开发

APK在安装和更新之前都需要经过网络将其下载到手机，如果APK越大消耗的流量就会越多，特别是对于使用移动网络的用户来讲，消耗流量越多就代表需要花更多的钱去购买流量。同时一些第三方应用商城也会对上传的APK...

关于APK瘦身值得分享的一些经验

APK在安装和更新之前都需要经过网络将其下载到手机，如果APK越大消耗的流量就会越多，特别是对于使用移动网络的用户来讲，消耗流量越多就代表需要花更多的钱去购买流量。同时一些第三方应用商城也会对上传的APK大小...

iOS代码瘦身实践

1 分析当前ipa的组成一般一个ipa会包含： 1）资源文件本地文件：数据、配置、数据库等等 ...通过生成linkmap文件，分析源代码生成的编译文件的大小。在Build Settings中Write Link Map File设置为Yes (记住...

APK瘦身记，如何实现高达53%的压缩效果

标签： Android

APK瘦身记，如何实现高达53%的压缩效果我是怎么思考这件事情的APK是Android系统安装包的文件格式，关于这个话题其实是一个老生常谈的题目，不论是公司内部，还是外部网络，前人前辈已经总结出很多方法和规律。...

【轻量级网络】MobileNet-v2详解

标签：卷积网络深度学习

论文：《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation》 ...前文链接：MobileNet-v1详解 – 概述      ...

[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.21]CNN+Transformer——主干网络替换为又快又强的轻量化主干EfficientFormer

标签： cnn transformer 深度学习

YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的参数量，检测速度较慢，应用受限，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型时难以被应用的。作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经...

网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解

标签： Mobilenet-V2

MobileNet V2网络结构理解和MobileNet V1相比，MobileNet V2主要的改进有两点：1、Linear Bottlenecks。也就是去掉了小维度输出层后面的非线性激活层，保留更多的特征信息，目的是为了保证模型的表达能力。2、...

结构化剪枝论文翻译

文章目录1、保存设置 1、保存设置 def zipdir(path, ziph): files = os.listdir(path) for file in files: if file.endswith(".py") or file.endswith("cfg"): ziph.write(os.path.join(path, file)) ...

android apk瘦身实战

标签： android apk

瘦身的目的从目的导向来看，我们是不会无缘无故去做一件事情的，那我们对应用瘦身的目的是为了什么？答案是：提高下载转化率。什么是下载转化率？举个栗子：你的应用大小是 18MB ，有100个潜在用户想要去下载尝试...

基于pytorch模型剪枝的实现（极大的减少模型计算参数加快模型运行速度）

标签： pytorch 深度学习神经网络

深度模型剪枝实现以及一些网络优化技巧模型剪枝：Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV 2017).基于论文的代码复现以及拓展：在网络上中加入其它优化方法最强深度学习优化器...

Android 应用瘦身，从 18MB 到 12.5MB

前阵子老大交给了我一个任务，主要是帮我们开发的直播应用做 Android 端的安装包瘦身，花了大概一周的时间把安装包从 18MB 减小到了 12.5MB。原本完全可以优化到 10MB 之下，但由于其他原因的限制，所以目前阶段只到...

【读点论文】EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed，运用纯transformer架构对比卷积...

标签： transformer 架构深度学习

然而，由于大量的参数和模型设计(如注意力机制)，基于维数的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此，为实时应用程序部署ViT特别具有挑战性，特别是在资源受限的硬件(如移动设备)上。近年来，人们试图通过网络架构...

App 瘦身最全最佳实践

标签： App瘦身

业务方和开发都希望app尽量的小，本文会给出多个实用性的技巧来帮助开发者进行app的瘦身工作。瘦身和减负虽好，但需要注意瘦身对于项目可维护性的影响，建议根据自身的项目进行技巧的选取。

【论文阅读】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

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七牛云数据处理添新兵首家支持图片瘦身

本文讲的是七牛云数据处理添新兵首家支持图片瘦身我们现在已经很难想象，图片的出现，竟然只是作为分割文字和缓解疲劳的工具。　随着智能手机的普及，以及像 in、nice 这样以分享图片为主的应用的流行，人们记录生活...

21年 46篇神经架构搜索(Neural Architecture Search) ICCV CVPR Survey 笔记 (1-20)

标签：机器学习人工智能深度学习

1. FBNetV3: Joint Architecture-Recipe Search using Predictor Pretraining 2.Activate or Not: Learning Customized Activation 3.Dynamic Slimmable Network 4.AttentiveNAS: Improving Neural Architecture ...