glide:源码解析

  • 基础知识
Glide中有一部分单词,我不知道用什么中文可以确切的表达出含义,用英文单词可能在行文中更加合适,还有一些词在Glide中有特别的含义,我理解的可能也不深入,这里先记录一下。

(1)View: 一般情况下,指Android中的View及其子类控件(包括自定义的),尤其指ImageView。这些控件可在上面绘制Drawable
(2)Target: Glide中重要的概念,目标。它即可以指封装了一个View的Target(ViewTarget),也可以不包含View(SimpleTarget)。
(3)Drawable: 指Android中的Drawable类或者它的子类,如BitmapDrawable等。或者Glide中基础Drawable实现的自定义Drawable(如GifDrawable等)
(4)Request - 加载请求,可以是网络请求或者其他任何下载图片的请求,也是Glide中的一个类。
(5)Model:数据源的提供者,如Url,文件路径等,可以从model中获取InputStream。
(6)Signature:签名,可以唯一地标识一个对象。
(7)recycle():Glide中Resource类有此方法,表示该资源不被引用,可以放入池中(此时并没有释放空间)。Android中Bitmap也有此方法,表示释放Bitmap占用的内存。

  • 主要特点

(1)支持Memory和Disk图片缓存。
(2)支持gif和webp格式图片。
(3)根据Activity/Fragment生命周期自动管理请求。
(4)使用Bitmap Pool可以使Bitmap复用。
(5)对于回收的Bitmap会主动调用recycle,减小系统回收压力。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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