图片缓存:ImageCache和ImageSdCache(一)

YOLOV5训练代码train.py训练参数解析 yolov5项目代码中,train.py是用于模型训练的代码,是yolov5中最为核心的代码之一,而代码中的训练参数则是核心中的核心,只有学会了各种训练参数的真正含义,才能使用yolov5进行最基本的训练。 阅读详情

 对于客户端——服务器端应用,从远程获取图片算是经常要用的一个功能,而图片资源往往会消耗比较大的流量,对应用来说,如果处理不好这个问题,那会让用户很崩溃,不知不觉手机流量就用完了,等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话,那么可想而知你的应用将面临什么样的命运。

对于图片资源来说,你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载,这样会浪费资源,但是你又不能让所有图片资源都放到内存中去(虽然这样加载会比较快),因为图片资源往往会占用很大的内存空间,容易导致OOM。那么如果下载下来的图片保存到SDCard中,下次直接从SDCard上去获取呢?这也是一种做法,我看了下,还是有不少应用采用这种方式的。采用LRU等一些算法可以保证sdcard被占用的空间只有一小部分,这样既保证了图片的加载、节省了流量、又使SDCard的空间只占用了一小部分。另外一种做法是资源直接保存在内存中,然后设置过期时间和LRU规则。

sdcard保存:

在sdcard上开辟一定的空间,需要先判断sdcard上剩余空间是否足够,如果足够的话就可以开辟一些空间,比如10M

Android 之图片本地缓存解决方案 - zhou_411424 - 惜世缺麟的博客
当需要获取图片时,就先从sdcard上的目录中去找,如果找到的话,使用该图片,并更新图片最后被使用的时间。如果找不到,通过URL去download
去服务器端下载图片,如果下载成功了,放入到sdcard上,并使用,如果失败了,应该有重试机制。比如3次。
下载成功后保存到sdcard上,需要先判断10M空间是否已经用完,如果没有用完就保存,如果空间不足就根据LRU规则删除一些最近没有被用户的资源。

内存保存:

在内存中保存的话,只能保存一定的量,而不能一直往里面放,需要设置数据的过期时间、LRU等算法。这里有一个方法是把常用的数据放到一个缓存中(A),不常用的放到另外一个缓存中(B)。当要获取数据时先从A中去获取,如果A中不存在那么再去B中获取。B中的数据主要是A中LRU出来的数据,这里的内存回收主要针对B内存,从而保持A中的数据可以有效的被命中。

Android 之图片本地缓存解决方案 - zhou_411424 - 惜世缺麟的博客

在这次手机应用开发中,我是将sdcard保存和内存保存两种方法结合使用:在得到图片的URL后,首先在内存中查找,没有找到,再到sd卡中查找,若还是没有找到,则开始异步下载,下载完成后,将图片同时缓存到内存与sd卡中,便于下一次快速的获取它。

采用两者结合方式,优势很明显:能在内存没有释放前,快速获取到图片,减少对sd卡的存取;sd卡缓存,又能弥补内存资源不足和长期保存的确点。

          
336_C++_ImageBuffer类管理ImagesCache类,ImagesCache负责在进程地址空间中映射给定大小区域,处理较大数据的缓存和缓冲 ImagesCache 类负责管理图像数据的缓存节点, ImageBuffer 类则作为图像的缓冲区。它隐藏了缓存实现的细节,只暴露必要的接口,通过将缓存管理和缓冲管理分离到不同的类中,可以更容易地修改或扩展其中一个类,而不会影响另一个类的功能。 阅读详情

相关推荐

YOLOv5 项目:训练代码和参数详细介绍(train)

YOLOv5 训练输入参数的详细解释

Henry的博客 1万+

解析相对路径和绝对路径(以图片为例)

以图片为例,详细解释了相对路径与绝对路径的区别及其用法

SSS4362的博客 7184

CachedImage:一个WPF控件,该控件包装了Image控件以启用基于文件系统的缓存

一个WPF控件,该控件包装了Image控件以启用基于文件系统的缓存。 背景 如果我们使用本地WPF Image控件通过HTTP协议显示图像(通过将Source设置为http url),则每次加载该控件时都会从服务器下载图像。 在其Dedicated模式(请参见下面的Cache Mode )下,此CachedImage库中存在的Image控件包装本机Image控件以添加基于本地文件系统的缓存功能。 此控件在第一次下载图像时创建该图像的本地副本。 到可配置的缓存文件夹(默认为<current>\AppName\Cache )。 控件的所有后续加载(或包含该控件的页面,窗口或应用程序)将显示本地文件系统中的图像,而不会从服务器下载图像。 在其WinINet模式下, Image控件使用IE用于缓存的Internet临时文件目录。 缓存模式 我们提供两种

Android 之图片本地缓存解决方案

Android 之图片本地缓存解决方案 对于客户端——服务器端应用,从远程获取图片算是经常要用的一个功能,而图片资源往往会消耗比较大的流量,对应用来说,如果处理不好这个问题,那会让用户很崩溃,不知不觉手机流量就用完了,等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话,那么可想而知你的应用将面临什么样的命运。 对于图片资源来说,你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载,这样会浪费资源,但是...

筱夜宫主 499

ImageCheck:图片或者头像选择组件,提供了从相机或者相册选取图片进行剪切的功能,剪切后会得到图片的Bitmap,可用于上传到服务器或者本地使用

ImageCheck 图片或者头像选择组件,提供了从相机或者相册选取图片进行剪切的功能,剪切后会得到图片的Bitmap,可用于上传到服务器或者本地使用 使用方法很简单,只需要调用ImageCheck类的show()方法即可, 这是调用后的效果 从相册选取 调用相机拍照 剪切选择的图片 虽然界面有点简陋但是提供了一个完整的流程,有需要的可以自己完善界面

Matlab2021a破解版安装与激活实战教程(含详细步骤截图)

本文详细介绍了MATLAB R2021a的正版安装流程与核心功能优化,包括系统要求、安装步骤、性能调优及深度学习工具箱的应用。通过实战教程和代码示例,帮助用户高效搭建开发环境并掌握关键技术,特别适合工程计算与科学研究的专业人士。

vvv99的博客 458

java File AbsolutePath的路径不正确

最近做项目,出现一件特别不能理解的事情,文件的实际路径与绝对路径差别很大。其中绝对路径差距很大。不知道为什么File的AbsolutePath要取系统变量,而实际文件的地址确实另外的地址,这很容易导致文件路径不对,导致读取不到。httpshttpshttpshttps。......

fenglllle的博客 1468

基于浏览器插件的拼多多买家订单导出方法

基于浏览器插件的拼多多买家订单导出方法

2501_93542170的博客 1718

ImageCache——图片三级缓存(内存、文件、网络)

转载,稍作修改,代码未修改,不知道能否运行,但原理就是这样

aknew123的博客 4564

利用DRONEKIT-SITL + MAVPROXY + QGroundControl模拟飞行

dronekit: 一种用于无人机控制的python库。 dronekit-sitl:一种本地仿真工具,相当于本地虚拟化了一个无人机。 mavproxy:数据转发软件(类似于插线板的感觉,一个输入,多个相同的输出)。打开一个Anaconda prompt 首先激活相应的环境 然后运行如下命令: 保持2中的Anaconda prompt处于运行状态,另打开一个Anaconda prompt窗口,运行如下命令: tcp:127.0.0.1:5760: SITL默认端口,作为mavproxy的输入,把输入数据转发

Done___的博客 4344

ArcGIS:根据DEM数据提取区域水系

利用DEM数据提取区域水系是常见的水文分析应用,为了获取区域的矢量水系数据,我们可以通过ArcGIS对高程DEM数据进行水文分析,为地表水流建立模型,进而获取到该地的水系数据,DEM数据精度越高,获取到的水系数据精度也就越高。以下介绍如何用ArcGIS提供的工具提取水系。

Oruizn的博客 9108

介绍ImageCache和LruCache的区别

Android ImageCache图片缓存,使用简单,支持预取,支持多种缓存算法,支持不同网络类型,扩展性强 主要介绍一个支持图片自动预取、支持多种缓存算法、支持二级缓存、支持数据保存和恢复的图片缓存的使用、功能及网友反馈的常见问题解答。   与Android LruCache相比主要特性:(1). 使用简单  (2). 轻松获取及预取新图片  (3). 包含二级缓存  (

puhaibo_skynet的专栏 1825

GEE:变异系数法在遥感影像分析中的应用及权重计算

本文介绍了在Google Earth Engine(GEE)平台上基于变异系数法的多指标加权遥感影像分析方法。该方法通过计算每个指标的平均值和标准差,进而计算变异系数来评估指标的变化程度。利用变异系数,我们可以计算每个指标的权重,并将其应用于加权和指数的计算,从而提高遥感影像分析的准确性和可靠性。方法应用于计算Risk-Screening Environmental Indicators (RSEI),并以此为例。

养乐多的博客 2273

推荐项目:PHP 图片缓存库 Image Cache

推荐项目:PHP 图片缓存库 Image Cache 1、项目介绍 在如今的Web开发中,图像加载速度对于用户体验有着至关重要的影响。Image Cache 是一个轻量级的 PHP 类库,它能帮助你优化网站图片加载效率,通过压缩和缓存图片资源,显著提升页面加载速度。这个项目由 nielse63 创建并维护,尽管目前不再积极更新,但其基础功能依然强大且实用。 2、项目技术分析 Image Cache...

gitblog_00081的博客 496

大聪明教你学Java | Seata 2.5 从下载到运行:全流程编译部署教程

Seata 2.5 版本带来了不少特性优化,但实际部署时却发现一个尴尬问题:全网找不到一篇完整覆盖「Git 源码下载→本地编译→环境配置→启动验证」的实操教程。作为一名踩遍无数坑才成功跑通的开发者,我深知这个过程的煎熬:Git 拉取源码后编译失败、依赖版本冲突、配置文件参数混乱、启动时端口占用或连接报错… 每一个坑都能耗费数小时排查。为了让后续开发者少走弯路,我将自己从0到1的完整实操经验整理成文,跟着步骤走即可成功运行 Seata 2.5.

不肯过江东丶 2071

Weka学习笔记01:初探Weka世界

下载、安装和启动Weka、Weka数据格式

howard2005的专栏 1470

如何快速部署深度学习模型服务:TensorFlow-Course REST API实战指南

TensorFlow-Course是一个提供简单易用的TensorFlow教程的开源项目,本指南将带你了解如何利用该项目中的资源快速构建和部署基于REST API的深度学习模型服务,让你的模型能够通过网络接口被轻松调用。 ## 准备工作:环境搭建与项目获取 首先,确保你的环境中已安装TensorFlow及相关依赖。你可以通过项目中的[requirements.txt](https://link

gitblog_00767的博客 493

静态时序分析—set_sense

set_sense 常见用法

m0_61544122的博客 1万+

IPython 历史与输出缓存技巧:如何用 _、__、%recall 和 %hist 高效复用结果

**IPython 输出缓存**与**IPython 历史记录**是它区别于原生 Python 解释器的两大"隐藏超能力":每次求值的结果都被自动缓存到 `_`、`__`、`_oh` 等变量中,而 `%hist`、`%recall` 等魔法命令则让你能随时翻出、复用、再编辑历史输入。本文带你用 4 个核心技巧告别复制粘贴,快速把 IPython 变成你的高效实验台 💡 [![IPython 终

gitblog_00904的博客 310

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

React Native 用CachedImageBackground组件加载网络照片(应用内缓存)

在开发项目中用到了照片的显示,所以在这里记录一下。首先,我在这一用到了&lt;CachedImageBackground&gt;这个组件,下载的图片存储在应用缓存中。基本用法和Image组件一样。想了解此组件的可以网络搜索“CachedImage”,&lt;CacheImage&gt;组件已经过期,现在基本都用&lt;CachedImageBackground&gt;代替。这是我在网上搜到的基本介...

LQ0611的博客 1017

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

webkit的CachedImage管理解析

<br />CachedImage继承于CachedResouce和ImageObserver,<br />其中Image是存放原始数据和decoder数据用的。<br />创建自BitmapImage,其中ImageSource用来保存关键数据的,raw和decoder,<br />而且还是解码器的包含类。

armite的专栏 1252

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

Flair企业合作终极指南:如何构建成功的NLP商业合作伙伴关系

Flair是一个强大的自然语言处理(NLP)框架,为企业提供了先进的人工智能文本分析能力。本文将详细介绍如何与Flair项目建立成功的商业合作伙伴关系,帮助企业充分利用这一前沿技术实现业务增长和创新。🤝 ## 为什么企业应该关注Flair NLP框架? Flair作为柏林洪堡大学开发的开源NLP框架,在自然语言处理领域具有显著的技术优势。其**先进的实体识别**、**情感分析**和**文本分

gitblog_00811的博客 394

ImageLoader硬盘缓存解析

概述 我要说的就是鼎鼎大名的Universal Image Loader,UIL是非常强大的一款图片加载框架,它不仅支持本地图片加载也支持网络图片加载还支持Android自身的drawable文件夹,asset文件夹里面的图片文件加载,也支持视频文件的缩略图加载。可以说是一款非常全面而强大的图片加载框架。说到这里你是不是也对这个框架非常好奇呢? 首先我们来看看UIL的代码结

黑化肥发挥会挥发 2179

如何为 auto-complete 编写自定义补全源:从零开始的完整指南

auto-complete 是 Emacs 生态中最受欢迎的自动补全框架之一,它允许用户根据上下文智能提示代码、词汇或其他内容。本文将详细介绍如何为 auto-complete 创建自定义补全源,让你的 Emacs 编辑器更贴合个人使用习惯。 ## 了解 auto-complete 补全源的基本结构 补全源(source)是 auto-complete 实现智能提示的核心组件,每个补全源本质上

gitblog_00366的博客 387

缓存图片信息

其实利用ios原生网络请求或第三方库AFN/SDWebImage都可以做到.这里记录一下SDWebImage关于这方面的使用方法.看源代码会发现- (UIImage *)imageFromDiskCacheForKey:(NSString *)key;- (void)storeImage:(UIImage *)image forKey:(NSString *)key; //把数据存到内存和硬盘缓存...

时光的博客 411

跟土堆学yolov5目标检测p7训练yolov5模型(本地)(二)

train.py参数介绍

weixin_62549128的博客 388
上一篇: Android之网络访问(一)android 中对apache httpclient及httpurlconnection的选择
下一篇: 万普平台Android版SDK开发者手册
代号码农
博客等级 码龄16年 5粉丝 8原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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