本文源自 WWDC 2020 - 10642：Build Image and Video Style Transfer models in Create ML
简介
本文主要介绍了苹果 Create ML 团队新推出一项新的机器学习能力：Style Transfer，也就是风格转化的机器学习能力。文中将会为大家介绍如何构建图片和视频的风格转化模型。
| Home | Archives | Categories | Tags | About |
|
iOS 和 iPadOS 提供了强大的功能，可帮助我们开发人员在所有设备上，运行复杂的应用和游戏。但是，在某些情况下，一些对性能要求十分苛刻的应用可能只能在具有 A12 仿生芯片，或更高性能的设备上提供最佳的体验。在 Xcode 12 上，对于性能密集型的应用或游戏，开发人员可以启用一项设置，来表明自己的产品对于性能有着特殊的需求。
Session 417, Improving Battery Life and Performance （MetricsKit）
App 的耗电量和性能表现是用户体验的一个重要部分，耗电量过大或是性能很差的 App 会导致糟糕的用户体验。为了改善用户体验以及延长电池寿命，在 Session 417 中，苹果推出了三项新的电量和性能监测工具，分别用于开发阶段、内测阶段、以及线上阶段。相信通过本文，你会对你的 App 接下去的耗电量和性能优化的方向，有更好的计划。
本文主要想分享一下我在根据这篇博客 《一种基于KVO的页面加载，渲染耗时监控方法》 实现 VC 耗时检测的过程中，产生并解决的疑惑，以及在该博客中发现的问题。本文最终输出了一个用于检测 VC 加载耗时的小工具：VCProfiler。