SDWebImage内部实现过程

SDWebImage内部实现过程(新版本在各方法前加上了sd_前缀,以区分UIImageView+AFNetworking中的方法)

1.入口 setImageWithURL:placeholderImage:options:会先把 placeholderImage 显示,然后 SDWebImageManager 根据 URL 开始处理图片。

2.进入 SDWebImageManager-downloadWithURL:delegate:options:userInfo:,交给 SDImageCache 从缓存查找图片是否已经下载 queryDiskCacheForKey:delegate:userInfo:.

3.先从内存图片缓存查找是否有图片,如果内存中已经有图片缓存,SDImageCacheDelegate 回调 imageCache:didFindImage:forKey:userInfo: 到 SDWebImageManager。

4.SDWebImageManagerDelegate 回调 webImageManager:didFinishWithImage:到 UIImageView+WebCache 等前端展示图片。

5.如果内存缓存中没有,生成 NSInvocationOperation 添加到队列开始从硬盘查找图片是否已经缓存。

6.根据 URLKey 在硬盘缓存目录下尝试读取图片文件。这一步是在 NSOperation 进行的操作,所以回主线程进行结果回调 notifyDelegate:。

7.如果上一操作从硬盘读取到了图片,将图片添加到内存缓存中(如果空闲内存过小,会先清空内存缓存)。SDImageCacheDelegate 回调 imageCache:didFindImage:forKey:userInfo:。进而回调展示图片。

8.如果从硬盘缓存目录读取不到图片,说明所有缓存都不存在该图片,需要下载图片,回调 imageCache:didNotFindImageForKey:userInfo:。

9.共享或重新生成一个下载器 SDWebImageDownloader 开始下载图片。

10.图片下载由 NSURLConnection 来做,实现相关 delegate 来判断图片下载中、下载完成和下载失败。

11.connection:didReceiveData:中利用 ImageIO 做了按图片下载进度加载效果。

12.connectionDidFinishLoading:数据下载完成后交给 SDWebImageDecoder 做图片解码处理。

13.图片解码处理在一个 NSOperationQueue 完成,不会拖慢主线程 UI。如果有需要对下载的图片进行二次处理,最好也在这里完成,效率会好很多。

14.在主线程 notifyDelegateOnMainThreadWithInfo: 宣告解码完成,imageDecoder:didFinishDecodingImage:userInfo: 回调给 SDWebImageDownloader。

15.imageDownloader:didFinishWithImage: 回调给 SDWebImageManager 告知图片下载完成。

16.通知所有的 downloadDelegates 下载完成,回调给需要的地方展示图片。

17.将图片保存到 SDImageCache 中,内存缓存和硬盘缓存同时保存。写文件到硬盘也在以单独 NSInvocationOperation 完成,避免拖慢主线程。

18.SDImageCache 在初始化的时候会注册一些消息通知,在内存警告或退到后台的时候清理内存图片缓存,应用结束的时候清理过期图片。

19.SDWI 也提供了 UIButton+WebCache 和 MKAnnotationView+WebCache,方便使用。

20.SDWebImagePrefetcher 可以预先下载图片,方便后续使用。

从上面流程可以看出,当你调用setImageWithURL:方法的时候,他会自动去给你干这么多事,当你需要在某一具体时刻做事情的时候,你可以覆盖这些方法。比如在下载某个图片的过程中要响应一个事件,就覆盖这个方法:

覆盖方法,指哪打哪,这个方法是下载imagePath2的时候响应

 SDWebImageManager *manager = [SDWebImageManager sharedManager];

    [manager downloadImageWithURL:imagePath2 options:SDWebImageRetryFailed progress:^(NSInteger receivedSize, NSInteger expectedSize) {

        NSLog(@"显示当前进度");

    } completed:^(UIImage *image, NSError *error, SDImageCacheType cacheType, BOOL finished, NSURL *imageURL) {

        NSLog(@"下载完成");
    }];

当服务器更新了某一张图片资源时,客户端需要重新加载,那么就可以设置SDWebImageOption为SDWebImageRefreshCached;附上全部的SDWebImageOptions:

typedef NS_OPTIONS(NSUInteger, SDWebImageOptions) {
    /**
     * By default, when a URL fail to be downloaded, the URL is blacklisted so the library won't keep trying.
     * This flag disable this blacklisting.
     */
    SDWebImageRetryFailed = 1 << 0,

    /**
     * By default, image downloads are started during UI interactions, this flags disable this feature,
     * leading to delayed download on UIScrollView deceleration for instance.
     */
    SDWebImageLowPriority = 1 << 1,

    /**
     * This flag disables on-disk caching
     */
    SDWebImageCacheMemoryOnly = 1 << 2,

    /**
     * This flag enables progressive download, the image is displayed progressively during download as a browser would do.
     * By default, the image is only displayed once completely downloaded.
     */
    SDWebImageProgressiveDownload = 1 << 3,

    /**
     * Even if the image is cached, respect the HTTP response cache control, and refresh the image from remote location if needed.
     * The disk caching will be handled by NSURLCache instead of SDWebImage leading to slight performance degradation.
     * This option helps deal with images changing behind the same request URL, e.g. Facebook graph api profile pics.
     * If a cached image is refreshed, the completion block is called once with the cached image and again with the final image.
     *
     * Use this flag only if you can't make your URLs static with embeded cache busting parameter.
     */
    SDWebImageRefreshCached = 1 << 4,

    /**
     * In iOS 4+, continue the download of the image if the app goes to background. This is achieved by asking the system for
     * extra time in background to let the request finish. If the background task expires the operation will be cancelled.
     */
    SDWebImageContinueInBackground = 1 << 5,

    /**
     * Handles cookies stored in NSHTTPCookieStore by setting
     * NSMutableURLRequest.HTTPShouldHandleCookies = YES;
     */
    SDWebImageHandleCookies = 1 << 6,

    /**
     * Enable to allow untrusted SSL ceriticates.
     * Useful for testing purposes. Use with caution in production.
     */
    SDWebImageAllowInvalidSSLCertificates = 1 << 7,

    /**
     * By default, image are loaded in the order they were queued. This flag move them to
     * the front of the queue and is loaded immediately instead of waiting for the current queue to be loaded (which 
     * could take a while).
     */
    SDWebImageHighPriority = 1 << 8,

    /**
     * By default, placeholder images are loaded while the image is loading. This flag will delay the loading
     * of the placeholder image until after the image has finished loading.
     */
    SDWebImageDelayPlaceholder = 1 << 9,

    /**
     * We usually don't call transformDownloadedImage delegate method on animated images,
     * as most transformation code would mangle it.
     * Use this flag to transform them anyway.
     */
    SDWebImageTransformAnimatedImage = 1 << 10,
};
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
内容概要:该论文针对新型电力系统中非线性负荷和分布式电源接入导致的电能质量扰动识别难题,提出了一种结合优化广义S变换(OGST)和混合输入神经网络的方法。OGST通过自适应选取高斯窗函数参数保留扰动信号的幅值和频率特征;混合输入神经网络分别处理原始时间序列和时频矩阵,融合两种特征后识别扰动类型。实验表明,该方法在26种扰动类型的仿真数据上识别准确率达99.77%,在实际电网信号上达到92.5%,优于传统单一输入神经网络。论文还提供了详细的代码实现,包括优化广义S变换、电能质量扰动信号生成、混合输入神经网络模型构建及训练流程。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电能质量监测、信号处理和深度学习感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统中的电能质量监测,特别是智能变电站和新能源电站的并网检测;②通过OGST和混合输入神经网络,提高对复杂电能质量扰动的识别准确率和鲁棒性;③支持实时处理和边缘计算部署,满足工业场景的实时性和资源限制要求。 其他说明:该方法不仅在理论上创新,而且在实际应用中表现出色。通过参数优化和混合输入架构,能够有效应对不同类型的电能质量扰动。此外,论文还提供了完整的代码实现和实验验证,便于读者复现实验结果并应用于实际项目中。
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