Universal-Image-Loader 内存占用

针对使用Universal Image Loader (UIL) 在特定设备上遇到的内存溢出问题,本文介绍了通过调整线程池大小、改变位图配置、使用弱引用缓存等方式降低内存消耗的方法。通过这些优化手段,可以有效缓解内存占用过高导致的应用崩溃。
前言:之前项目一直使用Universal-Image-Loader图片加载框架,毕竟算是github上最火的图片加载框架之一,而且用到该框架的比较大的应用也不少,所以挺放心的。

这两天,项目经理发现项目加载图片时内存会爆增,而且有时还报OOM,(一个坑爹手机,其实是不是这个框架报错还有待考察)之后就一直找原因,官方上面也有介绍,以下是原文:

[color=blue]If you often got OutOfMemoryError in your app using Universal Image Loader then try next (all of them or several):

Reduce thread pool size in configuration (.threadPoolSize(...)). 1 - 5 is recommended.
Use .bitmapConfig(Bitmap.Config.RGB_565) in display options. Bitmaps in RGB_565 consume 2 times less memory than in ARGB_8888.
Use .memoryCache(new WeakMemoryCache()) in configuration or disable caching in memory at all in display options (don't call .cacheInMemory()).
Use .imageScaleType(ImageScaleType.IN_SAMPLE_INT) in display options. Or try .imageScaleType(ImageScaleType.EXACTLY).[/color]

介绍了一些方法减少内存使用,比如修改配置信息、显示选项等。加上去以后,内存的使用好像有一点变化,不过也不大明显。另外还设置了支持largeHeap,OOM也不再报。

其实也测试过一些配置比较低的手机上,根本不会出现OOM,内存也不会占用高,并且查看很流畅。

怎么说呢,其实加载图片内存变大,这不都很正常吗?说句心里话吧,其实内存占用跟性能是同时存在,内存换性能,换来体验。[color=red]内存高点也正常,只要不报OOM就可以了,JVM 的 GC机制还没有到那么垃圾的地步[/color]!
(注:那坑爹手机配置不低)
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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