从相册中取出gif图片

本文介绍了一种在iOS应用中从相册选择图片并进行处理的方法。通过使用ALAssetsLibrary和UIImagePickerController,实现了获取选中图片的URL,进一步加载ALAsset并获取其默认表示形式以读取图像数据,最后保存到指定路径。
NSURL *imageRefURL = [info valueForKey:UIImagePickerControllerReferenceURL];
                    
                    ALAssetsLibrary* assetLibrary = [[ALAssetsLibrary alloc] init];
                    void (^ALAssetsLibraryAssetForURLResultBlock)(ALAsset *) = ^(ALAsset *asset) {

                        if (asset != nil) {

                            [[NSFileManager defaultManager] removeItemAtPath:[PaiKeUnity getPrevImgPath] error:nil];

                            ALAssetRepresentation *rep = [asset defaultRepresentation];
                            Byte *imageBuffer = (Byte*)malloc(rep.size);
                            NSUInteger bufferSize = [rep getBytes:imageBuffer fromOffset:0.0 length:rep.size error:nil];
                            NSData *imageData = [NSData dataWithBytesNoCopy:imageBuffer length:bufferSize freeWhenDone:YES];
                            [imageData writeToFile:[PaiKeUnity getPrevImgPath] atomically:YES];

                            [self setPrevImage];
                        }
                        else {
                        }                        
                    };
                    
                    [assetLibrary assetForURL:imageRefURL
                                  resultBlock:ALAssetsLibraryAssetForURLResultBlock 
                                 failureBlock:^(NSError *error){
                                 }];
                    [assetLibrary release]; 
【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模与优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度与深度。
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