Glide的图片加载库的使用

优化图片加载与动画支持的Glide库使用教程
本文详细介绍了如何使用Glide库优化图片加载,并支持动画效果。包括单个图片加载方法和在ListView中的应用示例。
今天无意间看到一个非常好的图片加载库,自己也动手试了,觉得优化方面做得挺好的,最别的是还支持动画, 得意,太好了!下面就把它的使用方法记下来,以便日后自己再遇到,还可以来看看嘛。。,对于单个的图片是

ImageView imageView = (ImageView) findViewById(R.id.my_image_view);

    Glide.with(this).load("图片的链接").into(imageView);//此处还有别的用法微笑

//在list列表中的使用方法为

@Override
public View getView(int position, View recycled, ViewGroup container) {
    final ImageView myImageView;
    if (recycled == null) {
        myImageView = (ImageView) inflater.inflate(R.layout.my_image_view,
                container, false);
    } else {
        myImageView = (ImageView) recycled;
    }

    String url = myUrls.get(position);

    Glide.with(myFragment)
        .load(url)
        .centerCrop()
        .placeholder(R.drawable.loading_spinner)
        .crossFade()
        .into(myImageView);

    return myImageView;
}

//在使用的过程中只需要把包add进去即可

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值