AndServer是一个Android端的Web服务器，类似Apache或者Tomcat，它是一个普通的Android Library，Android项目Gradle远程依赖或者添加Jar包皆可引入即可进行开发。

这几天有人问我局域网Client和Client通信的时候有时候用什么技术比较好，其实我想到的是Socket和Http，我们知道Http是基于Socket的，所以它是一个非常成熟的Socket，所以我选择了用Http来实现，今天的博客内容也是主要讲Android端如何搭建一个Http服务器。

本文介绍了 Perfetto 配置生成、抓取 Trace、使用 Perfetto UI 分析 Trace 三块内容。在 Trace 分析时主要介绍了基于 CPU 的分析，没有介绍 GPU、内存、电量分析的细节，因为日常工作中本人用的不是很多，所以暂时写不了就不误导读者了，有机会再补充一篇文章。本文介绍的内容是不到官网的 1/3 的，但是一些细节也是官网没有的，很多人在实操时就卡在这些细节上，这也是

我们知道 CPU 做计算靠的是 RAM，GPU 做计算靠的是 VRAM（Video Random Access Memory），VRAM 是 GPU 的专用内存。苹果的 MPS（Metal Performance Shaders）扩展了 PyTorch 框架，可以作为 PyTorch 的后端加速 GPU 训练，它提供了在 Mac 上设置和运行操作的脚本和功能，MPS 通过针对每个 Metal GP

我们知道 CPU 做计算靠的是 RAM，GPU 做计算靠的是 VRAM（Video Random Access Memory），VRAM 是 GPU 的专用内存。苹果的 MPS（Metal Performance Shaders）扩展了 PyTorch 框架，可以作为 PyTorch 的后端加速 GPU 训练，它提供了在 Mac 上设置和运行操作的脚本和功能，MPS 通过针对每个 Metal GP

我们知道 CPU 做计算靠的是 RAM，GPU 做计算靠的是 VRAM（Video Random Access Memory），VRAM 是 GPU 的专用内存。苹果的 MPS（Metal Performance Shaders）扩展了 PyTorch 框架，可以作为 PyTorch 的后端加速 GPU 训练，它提供了在 Mac 上设置和运行操作的脚本和功能，MPS 通过针对每个 Metal GP

前端时间我写了一个Android相册库Album，当时我在做测试的时候发现，用Picasso或者Glide时，当列表达到上千条时，滑动起来就会卡，但是换成Fresco后一点都不卡了，而且Fresco做到的几个内置效果让我欣喜若狂，所以我把我的使用总结记录下来。

本文主要帮助读者理解 HTTP 的协作原理、HTTP 相关的各层协议，在服务端和客户端的架构设计和一些优化的技巧，本文中主要讲述逻辑思想和协议远离，会使用部分 Java 代码，但会有详细的讲解，非开发应该也读的明白。个人实现过一款WebServe...

总的来说，我个人比较推荐TensorFlow和PyTorch，它们都是完整的深度学习框架，支持广泛的应用，并且它们的社区和工具都在不断发展。Caffe在某些特定的领域如计算机视觉中仍然是一个高效可靠的选择，尽管它的流行度可能不如前两者。而Keras提供了一个用户友好的接口，使得深度学习更加容易上手，是学习和快速开发的首选。

本文介绍了 Perfetto 配置生成、抓取 Trace、使用 Perfetto UI 分析 Trace 三块内容。在 Trace 分析时主要介绍了基于 CPU 的分析，没有介绍 GPU、内存、电量分析的细节，因为日常工作中本人用的不是很多，所以暂时写不了就不误导读者了，有机会再补充一篇文章。本文介绍的内容是不到官网的 1/3 的，但是一些细节也是官网没有的，很多人在实操时就卡在这些细节上，这也是