Android组件Android-Universal-Image-Loader学习

Android16 3576 u盘固件升级功能添加 1.在u-boot/drivers/power/pmic/rk8xx.c。这里是读取power键的寄存器判断长短按。 阅读详情

1.项目地址 本地下载

2.参考博文

Android 开源框架Universal-Image-Loader完全解析(一)--- 基本介绍及使用

Android-Universal-Image-Loader 图片异步加载类库的使用(超详细配置)

Android-Universal-Image-Loader是一个强大的、可定制的图片缓存框架。它实现了缓存的级别,内存缓存、硬盘(sd)缓存。提供了多种缓存策略,也可以自己定义;提供了显示的大小和形状(是否圆角);提供了显示的动画效果(fade)。从Github中下载的zip中,包含了jar包和例子程序。例子程序包括了在listview、gridview、viewpager中显示。其中的一些实现很有参考意义。

要使用先要初始化,例程中是在Application中完成初始化,如下:

	public static void initImageLoader(Context context) {
		// This configuration tuning is custom. You can tune every option, you may tune some of them,
		// or you can create default configuration by
		//  ImageLoaderConfiguration.createDefault(this);
		// method.
		ImageLoaderConfiguration.Builder config = new ImageLoaderConfiguration.Builder(context);
		config.threadPriority(Thread.NORM_PRIORITY - 2);
		config.denyCacheImageMultipleSizesInMemory();	//设置是否对同一url但是不同大小的图片进行多种缓存,deny为拒绝
		config.diskCacheFileNameGenerator(new Md5FileNameGenerator());
		config.diskCacheSize(50 * 1024 * 1024); // 50 MiB,设置disk缓存的大小,默认为无限大,缓存策略为lru
		config.tasksProcessingOrder(QueueProcessingType.LIFO);
		config.writeDebugLogs(); // Remove for release app

		// Initialize ImageLoader with configuration.
		ImageLoader.getInstance().init(config.build());
	}
当然,可以使用默认的构造,如下:

		ImageLoaderConfiguration configuration = ImageLoaderConfiguration.createDefault(this);
		ImageLoader.getInstance().init(configuration);

接下来,就可以获取ImageLoader实例来显示图片了。

ImageLoader.getInstance().displayImage(url1, mImageView1, mDisplayImageOptions);

调用的方法是displayImage(),该方法有好几个重载的方法。但最后都是跳转到参数最齐全的方法中:

	public void displayImage(String uri, ImageAware imageAware, DisplayImageOptions options,
			ImageLoadingListener listener, ImageLoadingProgressListener progressListener)

第二个参数可以是ImageView类型,另一个重载方法。其中,各个参数从形参名中可以较清晰的知道其作用。

其中,DisplayImageOptions参数,例子中可以参考的写法及注释如下:

			options = new DisplayImageOptions.Builder()
					.showImageForEmptyUri(R.drawable.ic_empty)	//空url时的显示
					.showImageOnFail(R.drawable.ic_error)	//失败时的显示
					.resetViewBeforeLoading(true)	//
					.cacheOnDisk(true)	//是否缓存到sd卡中
					.imageScaleType(ImageScaleType.EXACTLY)	//缩放形式
					.bitmapConfig(Bitmap.Config.RGB_565)	//
					.considerExifParams(true)
					.displayer(new FadeInBitmapDisplayer(300))	//设置显示的动画属性
					.build();
			options = new DisplayImageOptions.Builder()
					.showImageOnLoading(R.drawable.ic_stub)		//正在加载时显示的图片
					.showImageForEmptyUri(R.drawable.ic_empty)
					.showImageOnFail(R.drawable.ic_error)
					.cacheInMemory(true)
					.cacheOnDisk(true)
					.considerExifParams(true)
					.displayer(new RoundedBitmapDisplayer(20)).build();	//圆角


并不是每一项都要写,可以根据需要选择。第四个参数listener可以监听图片的加载过程,第五个参数可以监听图片的加载进度,配合progress可以实现加载进度条。例子中的GridView中每一项即有一个水平的图片加载进度条,效果很不错。

在listview和gridview中可以设置在滚动或抛掷时是否加载图片:

		listView.setOnScrollListener(new PauseOnScrollListener(ImageLoader.getInstance(), pauseOnScroll, pauseOnFling));

PauseOnScrollListener构造方法的参数的解释如下:

public PauseOnScrollListener(ImageLoader imageLoader, boolean pauseOnScroll, boolean pauseOnFling)
imageLoader ImageLoader instance for controlling
pauseOnScroll Whether pause ImageLoader during touch scrolling
pauseOnFling Whether pause ImageLoader during fling


也可以清除内存和硬盘(sd卡)中的缓存:

	ImageLoader.getInstance().clearMemoryCache();
	ImageLoader.getInstance().clearDiskCache();

可以取消正在进行的任务:

ImageLoader.getInstance().stop();


另:一些实现参考记录

1. 之前监听回退键,是监听keydown来实现的,这里它用到了一个回调方法,很方便:

@Override
	public void onBackPressed() 


2. 它实现了选项item的复选框,方法如下:

		MenuItem pauseOnScrollItem = menu.findItem(R.id.item_pause_on_scroll);
		pauseOnScrollItem.setVisible(true);
		pauseOnScrollItem.setChecked(pauseOnScroll);	//菜单项复选框实现

3.它的BaseAdapter中的getView方法好像是与android文档中相同的思路,可以参考。久不写,就淡忘了。


YOLOv8 Neck改进:BiFPN双向特征金字塔网络解析与实践 本文详细介绍了如何在YOLOv8中集成BiFPN双向特征金字塔网络,包括原理解析、代码实现、配置文件修改和性能分析。BiFPN通过双向特征融合和加权特征机制,显著提升了多尺度目标检测的性能。希望通过本文的讲解,大家能够深入理解BiFPN的工作原理,并成功将其应用到自己的目标检测项目中。如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言讨论!在下一篇文章中,我们将探讨YOLOv8的其他改进技术,包括注意力机制、新的损失函数等,敬请期待! 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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