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參考文章 簡單來說，Thread (執行緒) 是由作業系統 (OS) 來管理和調度的，而 Coroutine (協程) 的控制權則在我們開發者手上，由程式語言的執行環境 (Runtime) 在使用者層…

還沒評估，別談優化

我們不是在做手機 App，不需要切 app、滑畫面、體驗順順的。 我們做的是一台人臉辨識機，開機就跑模型，模型就要活。

而你手上是一台 2GB RAM 的 Android 10 裝置，系統一開機就吃掉 1.3GB，剩下不到 700MB 能用。 你放個雙鏡頭 stream、TFLite 模型、再加活體檢測，鐵定爆炸。 但爆不爆，不是看心情，是看數據。

之前看完 無暇的程式碼 本篇，深深覺得這作者一定曾在職場上會被玩過好幾輪（如果是在台灣的話），雖然裡面的內容很實在，我也很認同，但是實際上到底可不可能，又是一回事吧，又或者他其實是拼了老命搞起來，比在台灣推行罷工法還要難的情況，成功推起來，只是用談笑風生得方式講得很像很容易。

程式與程式的邊界，第三方函式庫總是希望功能越強，但是總要有個邊界，才不會無限延伸。進而反被控制

承 Clean code: 無暇的程式碼 – 書摘心得（一）

Compose 的自訂繪圖是效能殺手。每次畫面重組，你的繪圖邏輯就得重跑一次，FPS 隨時可能崩盤。 1. Modifier.drawBehind：背景板 它會先讓你畫圖，然後才把元件內容（文字、圖片…

比起寫他的軟體概念介紹，感覺寫他的笑話比較重要阿

畢竟工程師就是缺乏幽默

這裡有完整的中文版，可以完全不用買書

任何系統的調校都應基於實際使用場景進行最佳化。針對人臉辨識機的應用，AI 模型運行極度依賴記憶體，而裝置記憶體通常不足。因此，首要任務是確保應用程式能夠順利執行 AI 模型，之後才有優化執行速度的空間。

應遵循的原則：「先求能運行，再求效能最佳化」。

Qcom 標準 BSP 記憶體優化實作 按照 Qcom 提供的標準 BSP，若直接 build 好整個 image 並燒錄到先前提到的低端裝置上，啟動後很可能會立即 crash，主要原因就是記憶體不足…

爛裝置是啥？

Qualcomm Sanpdragon QM215  armv8a ＋ 2GB Memory

A215是一款高通於 2019年發售的低效能CPU，主要針對低價智慧型手機和物聯網設備，優點是功耗較低，支援雙鏡頭，為 64bit 架構，但缺點是最多只支援 ３GB ram，甚至為了省錢，老闆只願意裝2GB，此外 A215 沒有NPU 但具有 GPU and CPU(1.3G)

  假設我們的專案 MyPlayerApp 是一個音樂播放器，它有三個模組： app: 主應用程式模組，包含 UI 畫面。（需要 Compose） feature_playlist: 播放清單功能的模…