Android图片异步加载之Android-Universal-Image-Loader

本文详细介绍了Android-Universal-Image-Loader库的使用方法,包括其功能概要、基本使用步骤以及如何配置图片加载和显示选项。通过实例演示了如何在ListView中实现异步加载图片,并且提供了防止卡顿和优化用户体验的技巧。

将近一个月没有更新博客了,由于这段时间以来准备毕业论文等各种事务缠身,一直没有时间和精力沉下来继续学习和整理一些东西。最近刚刚恢复到正轨,正好这两天看了下Android上关于图片异步加载的开源项目,就顺便整理记录下来,作为这一个多月来博客的重新开火做饭吧。从今天起我会陆续恢复博客的更新,也希望大家继续支持。

今天要介绍的是Github上一个使用非常广泛的图片异步加载库Android-Universal-Image-Loader,该项目的功能十分强大,可以说是我见过的目前功能最全、性能最优的图片异步加载解决方案。做Android的同学都知道,Android加载大量图片时,由于系统分配给图片加载的内存大小有限,所以,如果加载图片量非常大的话容易报OOM异常,关于这个异常已经有不少解决方案了,我就不赘述。下面就简要介绍下这个开源项目的主要功能和使用:

一、功能概要

多线程图片加载;

灵活更改ImageLoader的基本配置,包括最大线程数、缓存方式、图片显示选项等;

图片异步加载缓存机制,包括内存缓存(软引用)及本地缓存;

对加载过程实现监听和事件处理;

能够配置加载图片的显示选项,包括图片圆角处理和加载完成显示动画等;

二、基本使用

下载jar包universal-image-loader-1.8.5-with-sources.jar并导入工程(这应该不用教了吧)

配置Manifest文件,添加网络请求和访问外部存储的权限,因为要进行网络请求和本地缓存

[html] view plaincopy

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />  

   <!-- Include next permission if you want to allow UIL to cache images on SD card -->  

   <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />  

3. 实现自定义的MyApplication类,并初始化ImageLoader,注意要在Manifest的Application标签注明

android:name=".MyApplication",否则还是使用的默认的Application类。

[java] view plaincopy

public class MyApplication extends Application {  

   @Override  

   public void onCreate() {  

       super.onCreate();  

         

       // 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 config = new ImageLoaderConfiguration.Builder(getApplicationContext())  

               .threadPriority(Thread.NORM_PRIORITY - 2)  

               .denyCacheImageMultipleSizesInMemory()  

               .discCacheFileNameGenerator(new Md5FileNameGenerator())  

               .tasksProcessingOrder(QueueProcessingType.LIFO)  

               .enableLogging() // Not necessary in common  

               .build();  

         

       //Initialize ImageLoader with configuration  

       ImageLoader.getInstance().init(config);  

   }  

}  

4. 配置图片加载及显示选项,此处有多种自定义配置选项,可以查看doc文档一一了解,这里就不赘述(实在太多)

[java] view plaincopy

DisplayImageOptions options = new DisplayImageOptions.Builder()  

           .showStubImage(R.drawable.ic_launcher)  

           .showImageForEmptyUri(R.drawable.ic_launcher)  

           .showImageOnFail(R.drawable.ic_launcher)  

           .cacheInMemory(true)  

           .cacheOnDisc(false)  

           .displayer(new RoundedBitmapDisplayer(20))  

           .build();  

5. 使用ImageLoader加载图片,这里以在ListView中为每个item异步加载图片为例,只要在Adapter的getView方法中调用如下方法即完成了异步列表图片加载,其中options是之前定义的图片加载和显示选项,animateFirstListener是当图片第一次加载的监听事件,目的在于显示一个淡入的显示效果动画,可以添加其他事件

另外,本例还实现了当列表滑动过程中暂停加载和在用户手放开时才开始加载的功能,这样的好处是保证在列表图片异步加载的过程中不出现卡顿的现象,保证加载的顺滑性。实现这一功能的手段是使ListView监听一个由ImageLoader包含的监听事件PauseOnScrollListener。

若设置cacheOnDisc(true)的话,则缓存的文件可以在/sdcard/Android/data/[package_name]/cache目录下看到。不过建议定期清理缓存,否则时间一长,SD卡就会被占满了,同时也可以在ImageLoaderConfiguration中配置SD的缓存策略,有限制缓存文件数量的,有限制缓存文件最大尺寸等选项。

如果在使用过程中遭遇OOM异常,则建议在ImageLoaderConfiguration中设置threadPoolSize在1-5之间合适。在DisplayOption配置时使用。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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