ios中提供了乙個非常好的pdf解析類庫，可以很方便地使用cgpdfdocumentref讀取pdf檔案內容。但是由於pdf檔案一般尺寸都比較大，一次性把內容展示出來，比較佔記憶體。為了優化展示而不浪費不必要的記憶體消耗，可以使用檢視uiview的calayer機制，可以使用catiledlayer把pdf頁面分成好幾個區域，展示哪個區域就呼叫哪個區域的資料，可以大大節省記憶體開銷。對大尺寸的影象，也可以使用這種原理來處理。
首先使用cgpdfdocumentref讀取pdf檔案，使用cgpdfdocumentgetpage方法獲取到指定頁的cgpdfpageref。
下面提供這個思路的主要**片段：
- (void)drawlayer:(calayer *)layer incontext:(cgcontextref)ctx
}以上**就顯示出pdf內容了。
繼續完善以上**。
由於pdf讀取一般速度比較慢，因此使用者會有乙個等待的時間，此時螢幕就會顯示空白，為了彌補這個不好看的效果，可以考慮在展示層calayer後增加乙個背景calayer。
//設定背景層
self.imagelayer = [calayer layer];
//設定層的影象
self.imagelayer.contents = (id) youruiimage.cgimage;
//將背景層新增到檢視中去
[self.layer addsublayer:self.imagelayer];
另外，由於顯示pdf的速度也不一定很快，尤其在切換pdf頁面時。其實展示pdf最終希望是能夠看清楚內容，如果縮放的比例大小，看不清內容的話，這種展示對使用者來說也沒有多少實際意義。因此可以利用這點做一些技巧性的優化，當pdf縮放比例太小時，就不要顯示真正的pdf內容，而顯示乙個自己的影象，或者頁面縮圖也行。優化上面方法drawlayer:的**：
- (void)drawlayer:(calayer *)layer incontext:(cgcontextref)ctx
}else
}
jvm調優工具使用
要使用 visualgc 必須在遠端機上啟動jstatd 程式，否則會顯示 not supported for this jvm 錯誤 jstatd could not create remote object access denied j a.util.propertypermission j ...
超參尋優使用簡介
在機器學習裡，我們本質上是對損失函式進行最優化的過程。過程類似下面的曲面，演算法試圖去尋找損失曲面的全域性最小值，當然損失曲面實際中不一定是凸曲面，可能會更加凹凸不平，存在多個區域性高低點。我們還是回到主題，講述的重點在於超引數尋優的意義。當我們損失曲面給定的時候，我們尋找最優點的路徑可能會有一些模...
超參尋優使用介紹
在機器學習裡，我們本質上是對損失函式進行最優化的過程。過程類似下面的曲面，演算法試圖去尋找損失曲面的全域性最小值，當然損失曲面實際中不一定是凸曲面，可能會更加凹凸不平，存在多個區域性高低點。我們還是回到主題，講述的重點在於超引數尋優的意義。當我們損失曲面給定的時候，我們尋找最優點的路徑可能會有一些模...