sdwebimage原理

最新推荐文章于 2025-04-18 16:28:55 发布
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博客介绍了SDWebImage库，给出其GitHub地址，还展示了架构简易图和加载图片流程，这些内容对了解该库的结构和使用有重要帮助，属于前端开发中图片加载相关的信息技术知识。
iOS面试题精选—SDWebImage原理
WhyLW的博客
06-28 947
SDWebImage原理 一个为UIImageView提供一个分类来支持远程服务器图片加载的库。 功能简介： 1、一个添加了web图片加载和缓存管理的UIImageView分类 2、一个异步图片下载器 3、一个异步的内存加磁盘综合存储图片并且自动处理过期图片 4、支持动态gif图 5、支持webP格式的图片 6、后台图片解压处理 7、确保同样的图片url不会下载多次 8、确保伪造的图片url不会...
SDWebImage内部实现及其原理
--的博客
06-17 894
SDWebImage的知名度就不用说了,简单介绍一下，它是一个图片框架，支持从网络中下载且缓存图片，并设置图片到对应的UIImageView 控件或者 UIButton 控件。使用SDWebImage来管理图片加载，会极大地提高我们的开发效率，从而让我们更加专注于业务逻辑实现。也正是因为这样，让我们很多开发都只会用SDWebImage，而忽略了它的内部实现，今天我就给大家介绍一下SDWebImage的内部实现及原理。 一、SDWebImage 概述 SDWebImage是一个开源的第三方库，它提供了UII
iOS图片加载框架－SDWebImage实现原理
liudongshizhang的博客
06-16 271
https://www.jianshu.com/p/988fc7be05da SDWebImage 源码阅读笔记 https://www.jianshu.com/p/06f0265c22eb
【iOS】SDWebImage
kochunk1t的博客
05-15 1108
文章目录SDWebImage日常使用一些主要功能图片加载全过程源码分析架构图结构SDWebImageManager1. SDWebImageOptions2. SDWebImageManagerDelegateSDWebImageCompatSDWebImageCompat.hSDWebImageCompat.m SDWebImage SDWebImage具有缓存支持的异步映像下载程序。并添加了像UI元素分类类UIImageView、UIButton、MKAnnotationView，可以直接为这些UI元
iOS 图片加载框架SDWebImage详解
weixin_34174422的博客
10-10 339
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SDWebImage原理
u012242787的博客
06-23 182
1.内存缓存的处理由NSCache对象实现，NSCache类似一个集合的容器，它存储key-value对，类似于nsdictionary类，我们通常使用缓存来临时存储短时间使用但创建昂贵的对象，重用这些对象可以优化新能，同时这些对象对于程序来说不是紧要的，如果内存紧张就会自动释放。对于图片的索引，我们通过一个key来索引，在内存中，我们将其作为NSCache的key值，而在磁盘中，我们用这个key值作为图片的文件名，对于一个远程下载的图片其url实作为这个key的最佳选择。下尝试读取图片文件。
SDWebImage原理详解
lidongxue的博客
04-09 4153
最新调用顺序1.通用方法  - (void)sd_setImageWithURL:(nullable NSURL *)url placeholderImage:(nullable UIImage *)placeholder2.SDWebImageManager 单例调用[html] view plain copy- (nullable id <SDWebImageOperation>)...
SDWebImage原理实现
学到老
08-01 356
SDWebImage作为目前最受欢迎的图片下载第三方框架，使用率很高。但是你真的会用吗？本文接下来将通过例子分析如何合理使用SDWebImage。使用场景：自定义的UITableViewCell上有图片需要显示，要求网络网络状态为WiFi时，显示图片高清图；网络状态为蜂窝移动网络时，显示图片缩略图。如下图样例：图中显示的图片符合根据网络状态下载要求由于要监听网络状态，在这里笔者推荐使用AFNetWo
SDWebImage原理学习
huangyongf的博客
08-26 440
SDWebImage原理学习
SDWebImage 原理
cleven
11-08 421
来源：吴白（@吴白_____ ） 链接：http://www.jianshu.com/p/f14b17467dd9 当前的大环境比去年差了很多，一方面求职的人多了而岗位因为经济形势的影响却相应的少了很多。通货膨胀，生活压力只增不减。对于应聘的万千大军而言，如何能脱颖而出，是个值得考虑的技术问题。自己的价值在于不可替代性或是难以替代性。如果，随便找个程序员就能把你
【多线程-第四天-SDWebImage的常见面试题-进一步解读SDWebImage的源代码 Objective-C语言】
madoca的博客
04-18 1218
【多线程-第四天-SDWebImage的常见面试题-进一步解读SDWebImage的源代码 Objective-C语言】
iOS面试：SDWeblmage的底层实现
androiios的博客
08-22 536
SDWebImage 是一个高效且易于使用的图片加载和缓存库，它通过异步加载、内存和磁盘缓存、图像处理等机制，确保了在网络环境中的高效运行。SDWebImage 是一个非常流行的 iOS 图片加载和缓存库，旨在简化图像的异步下载及缓存过程。SDWebImage 采用了可插拔的架构，以支持自定义的图像处理器，或者替换网络请求的实现。处理后，图像会被存入缓存。SDWebImage 还会管理下载状态，比如通过 Block 回调来处理成功或失败的状态，并能够取消未完成的请求，避免重复加载已经在进行中的请求。
SDWebImage的原理
05-13
SDWebImage是iOS开发中广泛使用的图片加载框架。...总的来说，SDWebImage的原理可以概括为：内存缓存+本地磁盘缓存+远程图片下载。通过这种方式，SDWebImage实现了快速、高效地加载图片，提高了用户体验。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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