home.social

#оптимизация_приложений — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #оптимизация_приложений, aggregated by home.social.

  1. Bongo Cat — убийца системных ресурсов

    5 марта 2025 года в Steam вышла игра Bongo Cat . Милый котик из мема, стучащий своими лапками по столу каждый раз, когда вы нажимаете какую-либо клавишу или кликаете мышью. Люди в умилении, пишут восторженные отзывы. Игра набрала 98% положительных отзывов, что превосходит такие шедевры как Detroit Become Human, Lethal Company, Subnautica... Мило, прикольно, необычно. Чувствуете подвох? :) Эта игра убивает ваши драгоценные системные ресурсы. Каким образом счётчик нажатий с метой в виде небольших украшений и скинов может требовать больше ресурсов, чем некоторые игры?! Разберём игру по косточкам ("основная часть"), найдём ошибку автора и сделаем выводы ("часть выводов").

    habr.com/ru/articles/982102/

    #оптимизация_приложений #десктоп #десктопные_приложения

  2. Маленькая RAM vs новые фичи: как мы повышаем детализацию Карт и сохраняем стабильность

    Яндекс Карты — это не просто приложение для навигации, а один из самых высоконагруженных мобильных сервисов с широкой аудиторией. В центре всех наших сценариев — сама карта, которая уже сегодня не уступает по сложности отдельным игровым движкам. Мы постоянно работаем над тем, чтобы сделать её более удобной для ориентирования, и постепенно идём к высокодетализированным и реалистичным картам будущего: добавляем трёхмерные здания , разметку на дорогах , детализированные развязки и другие городские объекты. Но чем богаче визуальное и информационное наполнение, тем выше требования к устройствам, на которых работает приложение. Улучшая пользовательский опыт с помощью новых технологий и более детальной картографии, мы сталкиваемся с постоянным ростом потребления ресурсов — прежде всего оперативной памяти (RAM). Наша задача — находить баланс между развитием продукта и сохранением его стабильной и быстрой работы на разных устройствах, включая самые бюджетные модели. Меня зовут Игорь Зверев, я руководитель группы разработки автонавигации в Яндекс Картах. Сегодня я расскажу, как мы подошли к решению этой задачи: что изменили в процессе разработки, как создали и используем систему RAM‑классов для выпуска требовательных функций и какие технические выводы сделали на этом пути.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #мобильные_устройства #мобильные_приложения #яндекс #яндекскарты #оптимизация_приложений #ios #android #ram

  3. Маленькая RAM vs новые фичи: как мы повышаем детализацию Карт и сохраняем стабильность

    Яндекс Карты — это не просто приложение для навигации, а один из самых высоконагруженных мобильных сервисов с широкой аудиторией. В центре всех наших сценариев — сама карта, которая уже сегодня не уступает по сложности отдельным игровым движкам. Мы постоянно работаем над тем, чтобы сделать её более удобной для ориентирования, и постепенно идём к высокодетализированным и реалистичным картам будущего: добавляем трёхмерные здания , разметку на дорогах , детализированные развязки и другие городские объекты. Но чем богаче визуальное и информационное наполнение, тем выше требования к устройствам, на которых работает приложение. Улучшая пользовательский опыт с помощью новых технологий и более детальной картографии, мы сталкиваемся с постоянным ростом потребления ресурсов — прежде всего оперативной памяти (RAM). Наша задача — находить баланс между развитием продукта и сохранением его стабильной и быстрой работы на разных устройствах, включая самые бюджетные модели. Меня зовут Игорь Зверев, я руководитель группы разработки автонавигации в Яндекс Картах. Сегодня я расскажу, как мы подошли к решению этой задачи: что изменили в процессе разработки, как создали и используем систему RAM‑классов для выпуска требовательных функций и какие технические выводы сделали на этом пути.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #мобильные_устройства #мобильные_приложения #яндекс #яндекскарты #оптимизация_приложений #ios #android #ram

  4. Маленькая RAM vs новые фичи: как мы повышаем детализацию Карт и сохраняем стабильность

    Яндекс Карты — это не просто приложение для навигации, а один из самых высоконагруженных мобильных сервисов с широкой аудиторией. В центре всех наших сценариев — сама карта, которая уже сегодня не уступает по сложности отдельным игровым движкам. Мы постоянно работаем над тем, чтобы сделать её более удобной для ориентирования, и постепенно идём к высокодетализированным и реалистичным картам будущего: добавляем трёхмерные здания , разметку на дорогах , детализированные развязки и другие городские объекты. Но чем богаче визуальное и информационное наполнение, тем выше требования к устройствам, на которых работает приложение. Улучшая пользовательский опыт с помощью новых технологий и более детальной картографии, мы сталкиваемся с постоянным ростом потребления ресурсов — прежде всего оперативной памяти (RAM). Наша задача — находить баланс между развитием продукта и сохранением его стабильной и быстрой работы на разных устройствах, включая самые бюджетные модели. Меня зовут Игорь Зверев, я руководитель группы разработки автонавигации в Яндекс Картах. Сегодня я расскажу, как мы подошли к решению этой задачи: что изменили в процессе разработки, как создали и используем систему RAM‑классов для выпуска требовательных функций и какие технические выводы сделали на этом пути.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #мобильные_устройства #мобильные_приложения #яндекс #яндекскарты #оптимизация_приложений #ios #android #ram

  5. Маленькая RAM vs новые фичи: как мы повышаем детализацию Карт и сохраняем стабильность

    Яндекс Карты — это не просто приложение для навигации, а один из самых высоконагруженных мобильных сервисов с широкой аудиторией. В центре всех наших сценариев — сама карта, которая уже сегодня не уступает по сложности отдельным игровым движкам. Мы постоянно работаем над тем, чтобы сделать её более удобной для ориентирования, и постепенно идём к высокодетализированным и реалистичным картам будущего: добавляем трёхмерные здания , разметку на дорогах , детализированные развязки и другие городские объекты. Но чем богаче визуальное и информационное наполнение, тем выше требования к устройствам, на которых работает приложение. Улучшая пользовательский опыт с помощью новых технологий и более детальной картографии, мы сталкиваемся с постоянным ростом потребления ресурсов — прежде всего оперативной памяти (RAM). Наша задача — находить баланс между развитием продукта и сохранением его стабильной и быстрой работы на разных устройствах, включая самые бюджетные модели. Меня зовут Игорь Зверев, я руководитель группы разработки автонавигации в Яндекс Картах. Сегодня я расскажу, как мы подошли к решению этой задачи: что изменили в процессе разработки, как создали и используем систему RAM‑классов для выпуска требовательных функций и какие технические выводы сделали на этом пути.

    habr.com/ru/companies/yandex/a

    #мобильные_устройства #мобильные_приложения #яндекс #яндекскарты #оптимизация_приложений #ios #android #ram

  6. Зимняя школа RISC-V: измеряем латентность и пропускную способность, оптимизируем приложения на C#

    Зимняя школа RISC-V — совместный проект YADRO и ведущих технических вузов России и Беларуси. В этом году зимняя школа прошла во второй раз: 12 лекций по разработке на RISC-V в январе и проектная работа с защитой в начале февраля. Далее в статье мы расскажем об итогах школы, дадим слово кураторам и начнем делиться самыми интересными проектами потока. Для проектов мы предложили 19 тем, которые распределили по пяти вузам — СПбГУ, ИТМО (Санкт-Петербург), ННГУ (Нижний Новгород), НГУ (Новосибирск) и БГУИР (Минск). В итоге своих героев не нашла только одна тема: почти 100 студентов защитили 18 проектов. Забегая вперед, скажем: два проекта мы осветим в этой статье, а некоторые другие — в отдельных.

    habr.com/ru/companies/yadro/ar

    #зимняя_школа_riscv #оптимизация_приложений #бенчмаркинг #riscv #студенческие_проекты #студенты #сезон_open_source