使用AFN框架发送图片

/**
 *  发送带图片的微博
 */
- (void)sendWithImage
{
    //1.创建请求管理对象
    AFHTTPRequestOperationManager *mgr = [AFHTTPRequestOperationManager manager];
    
    //2.封装请求参数
    NSMutableDictionary *params = [NSMutableDictionary dictionary];
    params[@"status"] = self.textView.text;
    params[@"access_token"] = [AccountTool account].access_token;
    
    //3.发送
    [mgr POST:@"https://upload.api.weibo.com/2/statuses/upload.json" parameters:params constructingBodyWithBlock:^(id<AFMultipartFormData> formData) {
        //必须在这里说明要上传那些文件
        NSData *data = UIImageJPEGRepresentation(self.imageView.image, 0.2);
        [formData appendPartWithFileData:data name:@"pic" fileName:@"1.jpg" mimeType:@"image/jpeg"];
    }  success:^(AFHTTPRequestOperation *operation, id responseObject) {
        
        [MBProgressHUD showSuccess:@"发送成功"];
        
    } failure:^(AFHTTPRequestOperation *operation, NSError *error) {
        
        [MBProgressHUD showError:@"发送失败"];
    }];
}

处理多张图片的情况:

 //1.创建请求管理对象
    AFHTTPRequestOperationManager *mgr = [AFHTTPRequestOperationManager manager];
    
    //2.封装请求参数
    NSMutableDictionary *params = [NSMutableDictionary dictionary];
    params[@"status"] = self.textView.text;
    params[@"access_token"] = [AccountTool account].access_token;
    
    //3.发送
    [mgr POST:@"https://upload.api.weibo.com/2/statuses/upload.json" parameters:params constructingBodyWithBlock:^(id<AFMultipartFormData> formData) {
        //必须在这里说明要上传那些文件
        NSArray *images = [self.photosView totalImages];
        int count = 0;
        for (UIImage *image in images) {
            count++;
            NSData *data = UIImageJPEGRepresentation(image, 0.2);
            NSString *fileName = [NSString stringWithFormat:@"%d.jpg",count];
            [formData appendPartWithFileData:data name:@"pic" fileName:fileName mimeType:@"image/jpeg"];
        }
    }  success:^(AFHTTPRequestOperation *operation, id responseObject) {
        
        [MBProgressHUD showSuccess:@"发送成功"];
        
    } failure:^(AFHTTPRequestOperation *operation, NSError *error) {
        
        [MBProgressHUD showError:@"发送失败"];
    }];


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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