ImageLoader的用法

本文介绍了一个自定义的Android应用程序初始化过程,重点展示了如何使用Universal Image Loader库来配置图片加载选项,包括内存缓存、磁盘缓存、线程池大小等参数的设置。

package com.bwie.test.application;

import com.bwie.test.R;
import com.nostra13.universalimageloader.core.DisplayImageOptions;
import com.nostra13.universalimageloader.core.ImageLoader;
import com.nostra13.universalimageloader.core.ImageLoaderConfiguration;

import android.app.Application;
import android.graphics.Bitmap;

public class MyApplication extends Application {
public static DisplayImageOptions options;

@Override
public void onCreate() {
    // TODO Auto-generated method stub

    super.onCreate();
    ImageLoaderConfiguration configuration = new ImageLoaderConfiguration
    .Builder(getApplicationContext())
    .memoryCacheSize(2 * 1024 * 1024)//设置他的缓存大小
    .threadPoolSize(3)//设置开启的线程
    .build();
    ImageLoader.getInstance().init(configuration);

    options = new DisplayImageOptions.Builder()
    .cacheInMemory(true)
    .cacheOnDisk(true)
    .showImageForEmptyUri(R.drawable.ic_launcher)
    .showImageOnLoading(R.drawable.ic_launcher)
    .bitmapConfig(Bitmap.Config.RGB_565)
    .build();




}

}

加载图片

ImageLoader.getInstance().displayImage(img, myimg,
            MyApplication.options);
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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