photoshop性能的关键参数:高速缓存级别
以 photoshop cs3 为例,将高速缓存级别调为 1 (关闭高速缓存级别),与将级别调为 8 ( 最大值 ) ,测试发现,真有天壤之别。打开同样一个 ( 例如 5M 大小 ) 的文件,你将发现,关闭高速缓存级别之后,文件打开速度奇快,图像放大缩小奇快。尽管理论上有差别,但是视觉上并无太大影响,以网页设计为例,差别之小几乎可以忽略不计。有一点看似废话,不过还是要写在这里,以排除普通用户的疑虑:调整高速缓存级别,只影响 PS 的运行性能,对所处理的图像质量毫无影响。
关闭高速缓存级别 ( 将高速缓存级别调为 1 ),仅此一项,即可大大提升 PS 的性能。尽管除此之外,其他相关参数对于优化 PS 性能亦相当重要,例如暂存盘、内存优化等。
附:Adobe 对于“高速缓存级别”的描述,理解起来并非一目了然。
引用 Adobe 的官方描述:“高速缓存级别:图像数据的高速缓存级别的数量。用于提高屏幕重绘和直方图速度。选择的高速缓存级别越多则速度越快,选择的高速缓存级别越少则品质越高。”
粗看这段描述,常人的理解是数值越大,性能越佳,数值越小,性能越差。但经实际测试,恰恰颠倒。理解错误的原因无非是对于这一句的理解不够:“用于提高屏幕重绘和直方图速度”。
如果写成这样就好理解了:选择的高速缓存级别越多,则屏幕重绘和直方图速度越快,软件需要消耗更多资源(磁盘空间 / 内存 等);反之则反。
官方描述中末尾的“品质越高”也是个容易引起误导用户的词语。常人的理解是:品质越高,那么所消耗的资源必定越多。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Pemeriksaan keselamatan jenis parameter C++ memastikan bahawa fungsi hanya menerima nilai jenis yang dijangkakan melalui semakan masa kompilasi, semakan masa jalan dan penegasan statik, menghalang tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap program: Pemeriksaan jenis masa kompilasi: Pengkompil menyemak keserasian jenis. Semakan jenis masa jalan: Gunakan dynamic_cast untuk menyemak keserasian jenis dan buang pengecualian jika tiada padanan. Penegasan statik: Tegaskan keadaan jenis pada masa penyusunan.

Ollama ialah alat super praktikal yang membolehkan anda menjalankan model sumber terbuka dengan mudah seperti Llama2, Mistral dan Gemma secara tempatan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan Ollama untuk mengvektorkan teks. Jika anda belum memasang Ollama secara tempatan, anda boleh membaca artikel ini. Dalam artikel ini kita akan menggunakan model nomic-embed-text[2]. Ia ialah pengekod teks yang mengatasi prestasi OpenAI text-embedding-ada-002 dan text-embedding-3-small pada konteks pendek dan tugas konteks panjang. Mulakan perkhidmatan nomic-embed-text apabila anda telah berjaya memasang o

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Perbandingan prestasi kaedah membalik nilai kunci tatasusunan PHP menunjukkan bahawa fungsi array_flip() berprestasi lebih baik daripada gelung for dalam tatasusunan besar (lebih daripada 1 juta elemen) dan mengambil masa yang lebih singkat. Kaedah gelung untuk membalikkan nilai kunci secara manual mengambil masa yang agak lama.

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Parameter rujukan dalam fungsi C++ (pada asasnya alias berubah-ubah, mengubah suai rujukan mengubah suai pembolehubah asal) dan parameter penunjuk (menyimpan alamat memori pembolehubah asal, mengubah suai pembolehubah dengan menyahrujuk penunjuk) mempunyai penggunaan yang berbeza apabila menghantar dan mengubah suai pembolehubah. Parameter rujukan sering digunakan untuk mengubah suai pembolehubah asal (terutamanya struktur besar) untuk mengelakkan overhed salinan apabila diserahkan kepada pembina atau pengendali tugasan. Parameter penunjuk digunakan untuk secara fleksibel menunjuk ke lokasi memori, melaksanakan struktur data dinamik, atau menghantar penunjuk nol untuk mewakili parameter pilihan.

Satu cara untuk menanda aras prestasi fungsi Java adalah dengan menggunakan Java Microbenchmark Suite (JMH). Langkah khusus termasuk: Menambah kebergantungan JMH pada projek. Buat kelas Java baharu dan anotasikannya dengan @State untuk mewakili kaedah penanda aras. Tulis kaedah penanda aras dalam kelas dan anotasikannya dengan @Benchmark. Jalankan penanda aras menggunakan alat baris arahan JMH.

Prestasi fungsi PHP yang berbeza adalah penting untuk kecekapan aplikasi. Fungsi dengan prestasi yang lebih baik termasuk gema dan cetakan, manakala fungsi seperti str_replace, array_merge dan file_get_contents mempunyai prestasi yang lebih perlahan. Sebagai contoh, fungsi str_replace digunakan untuk menggantikan rentetan dan mempunyai prestasi sederhana, manakala fungsi sprintf digunakan untuk memformat rentetan. Analisis prestasi menunjukkan bahawa ia hanya mengambil masa 0.05 milisaat untuk melaksanakan satu contoh, membuktikan bahawa fungsi berfungsi dengan baik. Oleh itu, menggunakan fungsi dengan bijak boleh membawa kepada aplikasi yang lebih pantas dan cekap.
