Google I/O 2013 – Volley: Easy, Fast Networking for Android

Volley是Google为简化Android网络请求推出的库,支持REST请求并具备优先级、重试及缓存等功能。它能自动适配不同版本的Android SDK,并在谷歌内部应用中表现出色。本文介绍了Volley的特点、安装步骤及与async-http-client的对比。

今天有时间看了一下Google I/O 2013关于Android的视频,发现了不少干货.其中Volley就是一个帮助Android开发者更简单,更高效的处理网络请求的库,解决了使用原生库请求网络的各种问题.而且速度和稳定性都很不错.

视频地址:http://www.youtube.com/watch?v=yhv8l9F44qo

其主要特征如有:

  • 简单的API来执行REST请求,可以设置优先级、retry、cache等
  • 你不用关心Volley底层的实现.在较低版本(<= GINGERBREAD)的SDK上,Volley采用AndroidHttpClient,否则采用高效的HttpUrlConnection.
  • 请求速度快。在I/ O大会上,Ficus说他们测试了Volley在谷歌几个不同的应用程序上的表现非常不错.
  • 它是可扩展 – 你可以以它为基础,创建自己的自定义类型的请求(响应处理/解析)

 

volley 没有提供jar包,需要自己手动编译,使用方法:

如果出现网络超时的情况,试试

git clone http://android.googlesource.com/platform/frameworks/volley

android update project -p . 后面有个点.

然后拷贝 bin/volley.jar 到项目的libs 文件夹下面。

PS.简单的试用了一下,也许是因为对API还不太熟悉的原因.总感觉没是没有async-http-client用的上手.async-http-client也是Android上一个不错的处理网络请求的库.虽然Volley也是异步的,但是回调函数没有async-http-client完善.Volley只是简单的成功或失败,而async-http-client除了成功或失败外,还有开始,结束回调函数.这样就比较方便我们请求网络的时候,给用户比较友好的提示.

当然Volley结合Android的AsyncTask或Handler也很容易解决这个问题.既然已经在I/O大会上推出了, 有时间还是需要了解一下.

 

装载于:http://liuzhichao.com/p/1652.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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