每日一词——Retrofit

本文介绍了Retrofit的使用步骤,包括集成Retrofit、OkHttp和数据解析器,设置网络权限,创建接口并设置请求类型和参数,创建Retrofit对象,生成接口对象,同步或异步发送请求,以及如何处理返回数据。

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使用步骤
1、Retrofit 开源库、OkHttp网络库、数据解析器集成、注册网络权限

依赖包导入
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.2.0'
implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:3.4.1'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.0.2'

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

2、创建接口设置请求类型与参数
新建 UserInfoModel 和 UserInfoService 接口

@Get("login")
public Call<UserInfoModel> login(@Query("username")String username, @Query("pwd")String pwd);

经常使用的注解参考以下链接:https://www.jianshu.com/p/f7026cbf1cc9

3、创建 Retrofit 对象、设置数据解析器

Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()
.baseUrl(Constants.BASE_URL)
.addConverterFactory(GsonConverterFactory.create()).build();

这里写图片描述

4、生成接口对象

UserMgrService service = retrofit.create(UserMgrService.class);

5、调用接口方法返回Call 对象

Call<UserInfoModel> call = service.login("Gene", "000000");

6、发送请求(同步、异步)
同步:调用 Call 对象的 execute(),返回结果的响应体
异步:调用 Call 对象的 enqueue(), 参数是一个回调

7、处理返回数据

实例

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,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(即按概率选择其中个作为父代,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,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(即按概率选择其中个作为父代,不加权)。
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