Loading Large Bitmaps Efficiently

最新推荐文章于 2021-05-27 07:41:11 发布
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本文档详细介绍了在Android应用中高效加载位图的最佳实践方法，包括如何选择合适的解码选项来减少内存使用并提高性能。此外，还探讨了缓存策略和异步加载技术，以确保应用程序在显示大量图片时依然保持流畅。
Loading Large Bitmaps Efficiently(官方文档)
Elson的博客
08-25 440
几个问题 为什么要缩放图片？ To avoid java.lang.OutOfMemory exceptions. For example, it’s not worth loading a 1024x768 pixel image into memory if it will eventually be displayed in a 128x96 pixel thumbnail in a
Loading Large Bitmaps Efficiently（高效的加载大的位图）
weixin_34186128的博客
10-13 134
学习如何使用常见的技术来处理和加载 Bitmap 对象，并且保持用户界面（UI）组件响应以及避免超过应用程序内存限制。（Exceeding Application Memory Limit） 如果不小心，位图（Bitmpa）会快速的消耗应用的内存预算，从而产生常见的OME异常，并且导致应用程序崩溃：java.lang.OutofMemoryError: bitmap size exceeds V...
Displaying Bitmaps Efficiently之Loading Large Bitmaps Efficiently
jason的笔记
08-17 512
BitmapFactory提供了很多方法decodeByteArray（）/decodeFiel()/decodeResource() 来从不同的source 创建bitmap. 设定inJustDecodeBounds为true可以用inSampleSize来缩减size. BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options()
android bitmapfun.zip,Loading Large Bitmaps Efficiently | Android中文API
weixin_30562757的博客
05-27 96
Images come in all shapes and sizes. In many cases they are larger than required for a typicalapplication user interface (UI). For example, the system Gallery application displays photos takenusing yo...
[Developer Android] Loading Large Bitmaps Efficiently
Ricky
10-20 418
原文链接：https://developer.android.com/training/displaying-bitmaps/load-bitmap.html#load-bitmap 慢慢积累Google官方的文档，以后方便快速查阅。 更高效的加载并使用Bitmap对象 1.首先获取Bitmap的尺寸与类型     BitmapFactory类根据不同图片资源类型提供了 decode
Android Bitmap之Loading Large Bitmaps Efficiently
my9074的专栏
02-05 443
Bitmap是Android系统中的图像处理的最重要类之一。用它可以获取图像文件信息，进行图像剪切、旋转、缩放等操作，并可以指定格式保存图像文件. 下面提供一个谷歌翻译过的Android官方文档(中文翻译也是醉了,大家凑活看吧 懒得自己翻译了): 了解如何使用常见的技术来处理和负载位图对象，让您的用户界面（UI）组件的响应，并避免超过你的应用程序的内存限制的方式。如果你不小心，位图可以快速消耗
Android Managing Bitmap Memory And Loading Large Bitmaps Efficiently
愿君出走半生，归来时仍是少年
05-28 1122
除了图片缓存外，还有一些方法可以优化 gc 和图片的重用。具体的方法和不同的 Android 版本有关。你可以通过后面提供的 demo 来学习如何在不同版本的 Android 版本上高效地处理图片。   在 Android 2.2（API 8）及更低的版本中，当 gc 触发的时候，app 的主线程会被阻塞，这样会降低应用性能和用户体验。从 Android 2.3 开始，gc 变成了并发的操作，这
Loading Large Bitmaps Efficiently 高效地加载大位图
yesterdaylike的专栏
08-01 1175
Loading Large Bitmaps Efficiently 有效地加载大尺寸位图 图片有不同的形状与大小。在大多数情况下它们的实际大小都比需要呈现出来的要大很多。例如，系统的Gallery程序会显示那些你使用设备camera拍摄的图片，但是那些图片的分辨率通常都比你的设备屏幕分辨率要高很多。考虑到程序是在有限的内存下工作，理想情况是你只需要在内存中加载一个低分辨率的版本即可。这个低分
Training图像篇之一：Loading Large Bitmaps Efficiently
Crazyfzw的博客
08-23 1263
大多数情况下，从相机得到的图片的实际大小要比我们需要显示的图片尺寸大很多。所以为了节约内存以及提升效率，我们只需要加载与UI组件大小相匹配的低分辨率的图片即可。 1.Read Bitmap Dimensions and Type(读取位图的尺寸与类型) 可以通过设置 option.inJustDecodeBounds=true 来预先读取到图片的尺寸还有类型。从而避免Bitma
Displaying Bitmaps Efficiently
01-23
1. **Loading Large Bitmaps Efficiently** - **Read Bitmap Dimensions and Type**：加载位图前，首先要获取其尺寸和类型，如宽度、高度和颜色格式，以便确定它将占用多少内存。这样可以防止一次性加载过大位图...
DisplayingBitmaps
01-22
"DisplayingBitmaps"这个主题主要关注如何有效地缓存和管理Bitmap以避免这样的问题。Google官方提供了一些最佳实践，包括使用LruCache和DiskCache来优化内存使用。 **LruCache** LruCache（Least Recently Used ...
Android如何高效显示较大的Bitmaps
09-02
在Android开发中，高效地处理和显示大尺寸的Bitmaps是非常关键的，因为不恰当的处理方式可能导致内存溢出（OutOfMemoryError），严重影响应用的性能和用户体验。以下是一些关于如何高效显示大Bitmaps的详细步骤和...
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
11-30
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
zhongyanghan_Risk-prediction-of-credit-card-transaction-fraud-based-on-L
11-30
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Garfield-0927_JavaExperiment_34704_1763630740306.zip
11-30
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HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块 在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
最新发布
11-30
编码原理解析清楚，HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块。在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
bitmaps
06-01
### Redis 中的 Bitmaps 数据类型及其使用方法 Redis 的 Bitmaps 是一种基于字符串的数据结构，用于处理位级别的操作。虽然 Bitmaps 在 Redis 中并不是一种独立的数据类型，而是基于字符串实现的，但它提供了高效的位操作功能，适用于需要处理大量布尔值或二进制数据的场景[^1]。 #### Bitmaps 的基本概念 Bitmaps 可以被想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储 0 和 1，数组的下标在 Bitmaps 中被称为偏移量。Redis 提供了一套专门的命令来操作这些位，使得 Bitmaps 成为一种高效的数据结构[^2]。 #### Bitmaps 的常用命令 以下是 Redis 中常用的 Bitmaps 相关命令： 1. **SETBIT**：设置指定偏移量的位值为 1 或 0。 ```python SETBIT key offset value ``` - `key`：键名。 - `offset`：位的偏移量。 - `value`：要设置的值（0 或 1）。 2. **GETBIT**：获取指定偏移量的位值。 ```python GETBIT key offset ``` 3. **BITCOUNT**：计算指定范围内的位值为 1 的数量。 ```python BITCOUNT key [start end] ``` 4. **BITOP**：对多个 Bitmaps 进行按位操作（AND、OR、XOR 等）。 ```python BITOP operation destkey key [key ...] ``` #### Bitmaps 的使用示例 以下是一个使用 Bitmaps 实现用户签到功能的示例[^2]。 假设我们有一个系统需要记录用户的每日签到情况，用户的唯一标识是整数 ID，日期可以通过时间戳转换为天数作为偏移量。 1. 设置用户的签到状态： ```python # 假设用户ID为123，今天的日期转换为天数为456 SETBIT user:123 456 1 ``` 2. 获取用户的签到状态： ```python GETBIT user:123 456 ``` 3. 统计用户签到的总天数： ```python BITCOUNT user:123 ``` 4. 对多个用户的签到情况进行按位操作（例如统计某一天所有用户的签到情况）： ```python # 假设有两个用户user:123和user:456，统计他们共同签到的天数 BITOP AND result user:123 user:456 BITCOUNT result ``` #### Bitmaps 的优势 - **高内存效率**：由于每个位只占用 1 比特的空间，因此 Bitmaps 非常适合处理大规模布尔型数据[^4]。 - **快速操作**：Redis 的位操作命令执行速度快，适合实时性要求较高的场景。 #### 注意事项 - Bitmaps 的偏移量是从 0 开始的，且没有上限限制，但会受到底层字符串的最大长度限制（512MB）[^3]。 - 如果使用 Java 等语言的 Redis 客户端，需要注意字节与位之间的关系，避免因误解导致错误[^5]。 ```python # 示例代码：用户签到功能 import redis r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) # 用户ID user_id = 123 # 当前日期转换为天数（简化为直接使用天数） day_offset = 456 # 设置签到状态 r.setbit(f"user:{user_id}", day_offset, 1) # 获取签到状态 sign_in_status = r.getbit(f"user:{user_id}", day_offset) print(f"User {user_id} sign-in status on day {day_offset}: {sign_in_status}") # 统计总签到天数 total_sign_in_days = r.bitcount(f"user:{user_id}") print(f"Total sign-in days for user {user_id}: {total_sign_in_days}") ``` ###
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