Google推荐的图片加载库Glide使用

概述

Glide是Google官方推荐的一个图片加载框架,今天我们来看看到底好用不好用

使用

首先上一张图片,我们用Glide来加载它。

这里写图片描述

图片地址如下

http://nuuneoi.com/uploads/source/playstore/cover.jpg
然后我们在项目中引入Glide

 compile 'com.github.bumptech.glide:glide:3.7.0'

Glide默认的Bitmap格式是RGB_565,并且加载图片时的大小和ImageView的大小是一致的

我们同时加载一张网络和本地图片,代码如下

先把Glide封装一下,方便以后的更改配置

public class ImageLoader {

    public static void loadImage(Context context, Uri uri, ImageView imageView){
        Glide.with(context)
                .load(uri)
                .into(imageView);
    }
}
public class MainActivity extends AppCompatActivity{
    private static final String TAG = "MainActivity";
    public static final String IMAGE_URL = "http://scimg.jb51.net/allimg/160716/105-160G61F250436.jpg";
    public static final String IMAGE_URL2 = "http://nuuneoi.com/uploads/source/playstore/cover.jpg";

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        ImageView imageView = (ImageView) findViewById(R.id.imageview);
        ImageView imageView2 = (ImageView) findViewById(R.id.imageview2);
        String path = Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath();
        Log.d(TAG, "onCreate: "+path);
        //本地图片地址
        String imagePath = path+"/img.jpg";
        //加载网络图片
        ImageLoader.loadImage(this, Uri.parse(IMAGE_URL2),imageView);
        //加载本地图片
        ImageLoader.loadImage(this, Uri.fromFile(new File(imagePath)),imageView2);
    }
}

这里写图片描述

上面的是网络图片,下面的是本地图片

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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