android 菜瓜笔记之volley初步

本文介绍如何使用Volley库在Android应用中实现网络图片的异步加载。具体步骤包括下载并引入Volley库,定义必要的变量,初始化RequestQueue及LRUCache,编写异步加载图片的方法,并在合适的位置调用此方法。

首先下载volley,然后在自己的android项目中引入volley工程,以便使用其功能。

对于图片的异步加载可以按照如下步骤进行开发:

1、定义变量

RequestQueue requestQueue ;
final LruCache<String, Bitmap> lruCache;

2、在构造函数中初始化变量

requestQueue = Volley.newRequestQueue(this.context);
  lruCache = new LruCache<String, Bitmap>(
    40);

3、编写异步加载图片的函数

	@SuppressWarnings("unused")
	private void loadImageByVolley(RoundedImageView mImageView,String imageUrl)
	{
		//String imageUrl = "http://avatar.youkuaiyun.com/6/6/D/1_lfdfhl.jpg";
		
		ImageCache imageCache = new ImageCache()
		{
			@Override
			public void putBitmap(String key, Bitmap value)
			{
				Log.d(key, "putbitmap");
				lruCache.put(key, value);
			}

			@Override
			public Bitmap getBitmap(String key)
			{
				Log.d(key, "getBitmap");
				return lruCache.get(key);
			}
		};
		ImageLoader imageLoader = new ImageLoader(requestQueue, imageCache);
		ImageListener listener = ImageLoader.getImageListener(mImageView,
				R.drawable.ic_launcher, R.drawable.ic_launcher);
		imageLoader.get(imageUrl, listener);
	}

4、在合适的地方调用3步中的函数

loadImageByVolley(paramViewHolder.eventLogoImageView,imgUrlArray[dataIndex%30]);
dataIndex++;

通过上述4个步骤,我们就可以实现对网络图片的异步加载,是不是很简单。上述摘抄的代码是我在开发一个ListView中显示图片的部分代码。



 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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