Так сложилось, что в моём текущем проекте необходимо было реализовать выполнение shell-скриптов прямиком из кода.

Для того, чтобы войти в курс дела, советую вам прочитать эту статью: Shell-скриптинг в среде Android

В ней очень хорошо описаны возможности языка Shell, однако мне помимо самих скриптов нужно было выполнять методы Java.

Мои правила

Каждый раз, когда у меня возникает проблема в производительности, я следую этим правилам:

• Всегда измеряйте — оптимизация с помощью глаз плохая идея. Когда вы просмотрели ту же анимацию несколько раз, вам кажется, что она выполняется быстрее. Цифры не врут. Используйте инструменты, о которых я расскажу, и измеряйте поведение вашего приложения несколько раз до и после того как делаете изменения.
• Используйте медленные устройства — Если вы хотите найти все слабые места, вам больше помогут медленные устройства. Новые и производительные устройства не будут показывать ваши возможные проблемы производительности и не у всех ваших пользователей есть топ устройства.
• Компромиссы — Оптимизация производительности всецело состоит из компромиссов. Вы оптимизируете одно в обмен на другое. Во многих случаях этот другой компромисс может быть потраченным временем на нахождение и исправление производительности, также он может быть качеством ваших растровых изображений или количеством данных которые вы должны хранить в определенной структуре данных. Приготовьтесь жертвовать чем-либо.

Разработчики приложений на Java обычно не нуждаются в знании о байт-коде, выполняющемся в виртуальной машине, однако тем, кто занимается разработкой современных фреймворков, компиляторов или даже инструментов Java может понадобиться понимание байт-кода и, возможно, даже понимание того, как его использовать в своих целях. Несмотря на то, что специальные библиотеки типа ASM, cglib, Javassist помогают в использовании байт-кода, необходимо понимание основ для того, чтобы использовать эти библиотеки эффективно.
В статье описаны самые основы, от которых можно отталкиваться в дальнейшем раскапывании данной темы (прим. пер.).

Наверное, каждый Android программист хотя бы раз задумывался о написание чего-нибудь полезного с использованием компьютерного зрения или дополненной реальности. А некоторые даже написали hello, word при помощи opencv, которую таки портировали и на Android. К сожалению, если мы захотим написать что-то серьезное, мы обнаружим, что набор библиотек с уже реализованными функциями Computer Vision не так велик, особенно это касается платформы Android. Чаще всего для этой цели используют opencv, написанную на C++ либо пишут свои велосипеды, что в общем тоже хорошо, но не так быстро, как хотелось бы в плане реализации. Однако, не все так плохо. Существует такой замечательный проект BoofCV, который представляет из себя библиотеку компьютерного зрения, написанную на чистом Java. Последние две буквы в названии библиотеки означают именно то, о чем вы подумали. А в последнем релизе появилась долгожданная поддержка Android. Ниже мы рассмотрим основные плюшки, предоставляемые библиотекой на конкретном примере.

Инстансинг

Представьте, что вы задумали сцену, содержащую огромное количество моделей объектов, причем преимущественно эти модели содержат одинаковые вершинные данные, разнятся только матрицы трансформации, примененные к ним. Например, сцена с травяным полем, где каждая былинка представлена маленькой моделью, составленной буквально из пары треугольников. Конечно же, для достижения нужного эффекта придется отрендерить эту модель не один раз, а тысячу, десять тысяч раз за кадр. Поскольку в каждом листике содержится буквально пара треугольников, то его рендер будет практически мгновенным. Но вот тысячи повторных вызовов функций рендера совокупно очень заметно ударят по производительности.

Данная статья входит в получившийся цикл статей о системе документирования Doxygen:

1. Документируем код эффективно при помощи Doxygen
2. Оформление документации в Doxygen
3. Построение диаграмм и графов в Doxygen

Это первая и основная статья из упомянутого цикла и она представляет собой введение в систему документирования исходных текстов Doxygen, которая на сегодняшний день, по имеющему основания заявлению разработчиков, стала фактически стандартом для документирования программного обеспечения, написанного на языке C++, а также получила пусть и менее широкое распространение и среди ряда других языков.

В этой статье мы сначала познакомимся с самой системой и её возможностями, затем разберёмся с её установкой и базовыми принципами работы, и, наконец, завершим знакомство рассмотрением различных примеров документации, примеров того, как следует документировать те или иные части кода. Словом, познакомимся со всем тем, что позволит вам освоиться и начать работать с этой замечательной системой.

В этой статье я подробно расскажу и покажу, как правильно и быстро прикрутить распознавание русской речи на движке Pocketsphinx (для iOS порт OpenEars) на реальном Hello World примере управления домашней техникой.
Почему именно домашней техникой? Да потому что благодаря такому примеру можно оценить ту скорость и точность, которой можно добиться при использовании полностью локального распознавания речи без серверов типа Google ASR или Яндекс SpeechKit.
К статье я также прилагаю все исходники программы и саму сборку под Android.

Привет хабр!

Мы любим разрабатывать мобильные приложения, отличающиеся от своих собратьев как по функциям, так и по пользовательскому интерфейсу. В прошлый раз мы рассказали о клиент-серверном взаимодействии в одном из наших приложений, а в этот раз поделимся реализацией его UI фичи с помощью написанного с нуля LayoutManager. Думаем, что статья будет полезна не только начинающим андроид-разработчикам, но и более продвинутым специалистам.

[Прим. пер.: оригинал статьи называется GPU Performance for Game Artists, но, как мне кажется, она будет полезной для всех, кто хочет иметь общее представление о работе видеопроцессора]

За скорость игры несут ответственность все члены команды, вне зависимости от должности. У нас, 3D-программистов, есть широкие возможности для управления производительностью видеопроцессора: мы можем оптимизировать шейдеры, жертвовать качеством картинки ради скорости, использовать более хитрые техники рендеринга… Однако есть аспект, который мы не можем полностью контролировать, и это графические ресурсы игры.

Мы надеемся, что художники создадут ресурсы, которые не только хорошо выглядят, но и будут эффективны при рендеринге. Если художники немного больше узнают о том, что происходит внутри видеопроцессора, это может оказать большое влияние на частоту кадров игры. Если вы художник и хотите понять, почему для производительности важны такие аспекты, как вызовы отрисовки (draw calls), уровни детализации (LOD) и MIP-текстуры, то прочитайте эту статью. Чтобы учитывать то влияние, которое имеют ваши графические ресурсы на производительность игры, вы должны знать, как полигональные сетки попадают из 3D-редактора на игровой экран. Это значит, что вам нужно понять работу видеопроцессора, микросхемы, управляющей графической картой и несущей ответственность за трёхмерный рендеринг в реальном времени. Вооружённые этим знанием, мы рассмотрим наиболее частые проблемы с производительностью, разберём, почему они являются проблемой, и объясним, как с ними справиться.

В этой статье я расскажу о некоторых идеях, на которых построены высокоуровневые части Android, о нескольких его предшественниках и о базовых механизмах обеспечения безопасности.