程序员的福利:网络请求,网络判断的完美工具类!!

public class MyUtil {
    public static String getData(String urlString){
        try {
            URL url = new URL(urlString);
            HttpURLConnection urlConnection = (HttpURLConnection)url.openConnection();
            urlConnection.setConnectTimeout(8000);
            urlConnection.setRequestMethod("GET");
            if(urlConnection.getResponseCode()==200){
                InputStream inputStream = urlConnection.getInputStream();
                BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
                StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
                String temp;
                while ((temp=bufferedReader.readLine())!=null){
                    stringBuilder.append(temp);
                }
                return stringBuilder.toString();
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "老哥.没网!";
    }
    public static boolean getLoad(Context context){
        ConnectivityManager manager;
        manager = (ConnectivityManager) context.getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE);

        //2.得到网络信息类
        NetworkInfo info=manager.getActiveNetworkInfo();
        if((info != null) && info.isAvailable()){
            return true;//有
        }else{
            return false;//无
        }

    }
//经过反复测试,时间沉淀的完美工具类!
}

 

DisplayImageOptions build1 = new DisplayImageOptions.Builder()
        .cacheInMemory(true)
        .displayer(new RoundedBitmapDisplayer(360))
        .showImageOnFail(R.drawable.ic_launcher_background)
        .cacheOnDisk(true)
        .bitmapConfig(Bitmap.Config.ARGB_8888)
        .build();

File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/" + "img");
ImageLoaderConfiguration build = new ImageLoaderConfiguration.Builder(this)
        .tasksProcessingOrder(QueueProcessingType.FIFO)
        .defaultDisplayImageOptions(build1)
        .denyCacheImageMultipleSizesInMemory()
        .memoryCache(new LruMemoryCache(2*1024*1024))
        .diskCache(new UnlimitedDiskCache(file))
        .build();
ImageLoader.getInstance().init(build);

//多加一个图片三级缓存,这是设置全局和工具类有点差别 用的时候直接一行调用也是非常方便 

屏幕适配

https://www.jianshu.com/p/4afc5c214a34?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

<meta-data
            android:name="designwidth"
            android:value="1080" />  //设计图的宽,单位是像素,推荐用markman测量,量出来如果是750px那么请尽量去找ui设计师要一份android的设计图.
        <meta-data
            android:name="designdpi"
            android:value="480" />   //设计图对应的标准dpi,根据下面的那张图找到对应的dpi,比如1080就对应480dpi,如果拿到的是其他宽度的设计图,那么选择一个相近的dpi就好了
        <meta-data
            android:name="fontsize"
            android:value="1.0" />   //全局字体的大小倍数,有时候老板会觉得你的所有的字小了或者大了,你总不能一个一个去改吧
        <meta-data
            android:name="unit"
            android:value="px" />

ScreenAdapterTools.getInstance().loadView(getWindow().getDecorView());

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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