ASIHTTPRequest的使用——下载缓存

// .h文件
#import <UIKit/UIKit.h>

// 引导头文件
#import "ASIHTTPRequest.h"
#import "ASIDownloadCache.h"

// 添加协议
@interface ViewController : UIViewController <ASIHTTPRequestDelegate>

- (void)click:(id)sender;

@property (retain, nonatomic) UIImageView *img1;

@end

// .m文件
#import "ViewController.h"

@interface ViewController ()

@property (nonatomic, retain) NSDate *startData;

@property (nonatomic, retain) NSDate *endData;

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad
{
    [super viewDidLoad];
    // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib.
}

- (void)didReceiveMemoryWarning
{
    [super didReceiveMemoryWarning];
    // Dispose of any resources that can be recreated.
}

- (void)dealloc
{
    [_img1 release];
    [self.startData release];
    [self.endData release];
    
    [super dealloc];
}

- (void)click:(id)sender
{
    [self download];
}


- (void)download
{
    // 第一种方法设置缓存
    self.startData = [NSDate date];
    NSLog(@"start-->%@",self.startData);
    
    // 1网络请求类
    // 1-1
    NSString *url = @"http://d.hiphotos.baidu.com/album/w%3D2048/sign=349954701b4c510faec4e51a5461272d/d1a20cf431adcbefc5d4f4beadaf2edda2cc9fa2.jpg";
    __block ASIHTTPRequest *request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:[NSURL URLWithString:url]];
    // 1-2
    request.delegate = self;
    // 1-3设置缓存时间,一周
    request.secondsToCache = 24 * 60 * 60 * 7;
    
    // 2下载缓存类
    // 2-1
    ASIDownloadCache *_cache = [ASIDownloadCache sharedCache];
    // 2-2设置缓存目录
    NSString *cachePath = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSCachesDirectory, NSUserDomainMask, YES) lastObject];
    cachePath = [cachePath stringByAppendingPathComponent:@"res"];
    [_cache setStoragePath:cachePath];
    // 2-3
    [request setCacheStoragePolicy:ASICachePermanentlyCacheStoragePolicy];
    [request setDownloadCache:_cache];
    [request setCachePolicy:ASIOnlyLoadIfNotCachedCachePolicy];
    [request startAsynchronous];
    
    // 第二种方法设置缓存
    /*
     // 1网络请求类
     // 1-1
     NSString *url=@"http://f.hiphotos.baidu.com/album/w%3D2048/sign=288b34a9e4dde711e7d244f693d7cc1b/18d8bc3eb13533fa7f621782a9d3fd1f40345b42.jpg";
     __block ASIHTTPRequest *request =[ASIHTTPRequest requestWithURL:[NSURL URLWithString:url]];
     // 1-2
     request.delegate=self;
     // 1-3设置缓存时间,一周
     request.secondsToCache = 24 * 60 * 60 * 7;
     // 1-4 设置完成时回调方法
     [request setDidFinishSelector:@selector(success:)];
     
     // 2下载缓存类
     ASIDownloadCache *_cache = [ASIDownloadCache sharedCache];
     // 2-1设置缓存目录
     NSString *cachePath = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSCachesDirectory, NSUserDomainMask, YES) lastObject];
     cachePath = [cachePath stringByAppendingPathComponent:@"res"];
     [_cache setStoragePath:cachePath];
     // 2-2设置缓存策略
     [_cache setDefaultCachePolicy:ASIOnlyLoadIfNotCachedCachePolicy];
     // 2-3 request永久存储
     [request setCacheStoragePolicy:ASICachePermanentlyCacheStoragePolicy];
     [request setDownloadCache:_cache];
     
     [request startAsynchronous];
     */
}

#pragma mark - ASIHTTPRequestDelegate

// 第二种方法设置缓存
- (void)success:(ASIHTTPRequest *)request
{
    if ([request didUseCachedResponse])
    {
        NSLog(@"来自于缓存");
    }
    else
    {
        NSLog(@"NO");
    }
}

- (void)requestFinished:(ASIHTTPRequest *)request
{
    if ([request didUseCachedResponse])
    {
        self.endData = [NSDate date];
        NSLog(@"来缓存-->%@",self.endData);
        self.img1.image = [UIImage imageWithData:[request responseData]];
    }
    else
    {
        self.endData = [NSDate date];
        NSLog(@"   NO-->%@",self.endData);
        self.img1.image = [UIImage imageWithData:[request responseData]];
    }
}

- (void)requestFailed:(ASIHTTPRequest *)request
{
    
}

@end


基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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