Android studio运行app太久

时间: 2025-02-07 07:58:07 浏览: 41
### 提高Android Studio运行应用的速度 #### 配置硬件加速 为了提升虚拟设备的性能,启用Intel HAXM(Hardware Accelerated Execution Manager)。这可以显著加快仿真器的速度。确保安装并配置HAXM插件,在创建AVD时选择支持此功能的系统映像[^1]。 #### 使用即时运行特性 Instant Run允许开发者无需重新编译整个项目就能快速部署更改到正在运行的应用实例上。虽然该工具已被Gradle的新特性替代,但在某些版本中仍然有效。对于最新版Android Studio,则应关注其内置优化措施以减少构建时间。 #### 减少依赖库数量 过多第三方库会增加打包体积以及加载负担。审查项目的`build.gradle`文件,移除不必要的依赖项,并考虑使用更轻量级的选择代替大型框架[^2]。 #### 清理缓存与重建工程 定期清理项目缓存有助于消除因资源冲突或残留数据引起的问题。通过菜单栏中的`Build -> Clean Project`选项执行清洁操作;之后再尝试`Rebuild Project`来刷新所有组件的状态。 #### 更新SDK Tools 和 Android Gradle Plugin 保持开发环境中使用的各种工具处于最新状态非常重要。前往`Settings/Preferences | Appearance & Behavior | System Settings | Android SDK`更新平台工具和其他必要包至最高版本号。同样地,也要同步升级gradle plugin版本以便利用官方团队带来的效率改进成果。 ```groovy // buildscript { dependencies { classpath 'com.android.tools.build:gradle:X.X.X' // 替换成最新的稳定版 } //} ``` #### 关闭不需要的服务和后台进程 当遇到ADB连接异常影响调试流程的情况时,可以通过命令行强制终止adb服务后再重启它。具体做法是在终端输入如下指令: ```bash adb kill-server && adb start-server ``` 这样做能释放被占用端口从而恢复正常通信链路。
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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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