MVP+Rxjava+Retrofit+Fresco网络请求数据

实现商品分类列表,使用MVP+Fresco+retrofit+rxjava请求网络数据(Flowable)  商品分类接口https://www.zhaoapi.cn/product/getProducts?pscid=1 请求参数:pscid商品id字段   String类型   必传返回数据:见json字符串注册接口1. 新建Android Studio项目,实现商品分类列表效果2. 严格实现上图布局效果,屏幕适配页面美观3. 使用MVP分包明确 避免内存泄漏4 使用Fresco获取图片 图片路径需... 阅读详情

一次导入各个需要的依赖包

       compile 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.0.2'
        compile 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.0.2'
        compile 'com.squareup.retrofit2:adapter-rxjava:2.1.0'
        
        compile 'io.reactivex:rxjava:1.0.14'
        compile 'io.reactivex:rxandroid:1.0.1'
        
        // Okhttp库
        compile 'com.squareup.okhttp3:okhttp:3.1.2'

        compile 'com.facebook.fresco:fresco:0.11.0'

        compile 'com.android.support:recyclerview-v7:25.3.1'

首先创建APP类实现APPlication在内部设置Fresco.initialize(this);并且在manifests文件中设置APP及添加权限

 实体类非常简单在这里就不展示了(实体类名:UserBean)

接下来就是创建API类存放URL地址

 然后就是创建Service接口类拼接URL并创建Call方法

    @GET(“”)

        Call<bean> gata()

view接口层设置显示方法:

void  showrecy(UserBean bean);
model 接口层创建观察者方法:
void recy(rx.Observer<UserBean> bean);
model层实现model接口:\
//创建观察者、订阅者、被观察者
 Observable.create(new Observable.OnSubscribe<UserBean>() {
    @Override
    public void call(Subscriber<? super UserBean> subscriber) {
 //创建retrofit
   Retrofit retrofit=new Retrofit.Builder()
              .baseUrl(Api.URL)
              .addCallAdapterFactory(RxJavaCallAdapterFactory.create())
              .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
              .build();
  //创建网络请求接口的实例
 RecyService service=retrofit.create(RecyService.class);
   //封装实体类
 Call<UserBean> gata = service.gata();
  //异步解析
 gata.enqueue(new Callback<UserBean>() {
            @Override
            public void onResponse(Call<UserBean> call, Response<UserBean> response) {
                UserBean body = response.body();
                 //调用onnext方法传给观察者
               bean.onNext(body);
            }
            @Override
            public void onFailure(Call<UserBean> call, Throwable t) {

            }
        });
    }
  }).subscribeOn(Schedulers.newThread()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()).subscribe(bean);
Presenter层
     实现(Context、model、view)有参构造方法并创建实现view的方法
      //有参构造方法
      Context context;
    RecyModel model;
    IRecyView view;
    public RecyPresenter(Context context, IRecyView view) {
        this.context = context;
        this.view = view;
        model=new RecyModel();
    }
      //显示页面方法
      public  void show(){
        model.recyModel(new Observer<UserBean>() {
            @Override
            public void onCompleted() {}
            @Override
            public void onError(Throwable e) {}
            @Override
            public void onNext(UserBean bean) {view.recy(bean);}});}
接下来就是Adapter的编辑
   适配器只是为了能让以上的逻辑代码实现效果展示
   首先就是创建需要的XML文件,再对其进行数据调用。
首先创建MyViewHolder内部类继承RecyclerView.ViewHolder,其内部就是获取XML布局的控件。
接着适配继承RecyclerView.Adapter<适配器名称.内部类名称>,会重写onCreateViewHolder、onBindViewHolder
  、getItemCount三个方法;
   onCreateViewHolder获取XMl文件并实体化内部类对象。
   onBindViewHolder设置item条目的数据,其中Fresco必须设置URL对象,实现方法如下:
      AbstractDraweeController build = Fresco.newDraweeControllerBuilder()
        .setUri(bean.getData().getDefaultGoodsList().get(position).getGoods_img())
        .setAutoPlayAnimations(true)
        .build();
    holder.img.setController(build);   getItemCount就是获取试题类的总长度。
最后就是MainActivity类是编写
    首先在onCreate中new一个Presenter类并实现presenter中的方法
    获取控件设置展示格式
      presenter = new Presenter(this,this);
      presenter.show();
      rl = findViewById(R.id.rlv);
      rl.setLayoutManager(new LinearLayoutManager(this));
接着实现view层,得到一个重写方法,在其内部实例化适配器对象
      @Override
      public void showrecy(UserBean bean) {
          final MyAdapter myAdapter = new MyAdapter(this, bean);
             runOnUiThread(new Runnable() {
                @Override
                 public void run() {
                  rl.setAdapter(myAdapter);
               }
           });
  到这里完整的效果就会展示出来了。


仿探探:网络请求数据将卡片进行左滑右滑 MVP+Retrofit+RxJava进行网络数据的请求,Fresco进行图片的显示实现探探的左滑右滑效果。 先看一下效果 再看一下依赖 implementation project(':library')//关联一个 library compile 'com.github.bumptech.glide:glide:3.7.0' compile 'com.squareup. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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