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。

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。

其实本文题目更合适叫做《Android 绑定任意线程到任意 CPU》，其范围也是涵盖了题目的，但是不能体现其最大价值性能优化，因此还是缩小了涵盖范围，但是读完本文你还是可以做到 Android 绑定任意线程到任意 CPU 的。

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

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。

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。

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

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...