Volley框架

我们平时在开发安卓的时候不可避免的都要用到网络技术

最原始的时候我们想要请求网络数据都是用的httpurlconnection 和httpclient

不过这两者的用法还是相对复杂的如果不进适当的封装的话就会写出不少重复的代码

所以网络请求框架就应运而生了

比如说AsynkHttpclient使得所有的通信方法都封装在内部  也比如使用imageloader也很简单的从网络中获得图片

开发者不用关心如何从网络上获取图片  也不用关心开启线程 回收图片等细节

同时在2013年的Google/io大会上推出了一个新的网络请求框架Volley Volley可以说是吧Asynchttpclient 和imageloader集于一身

既可以进行通信 也可以轻松加载图片   除了简单易用之外 volley的设计目标就是非常适合进行数据量不大但是频繁的网络操作

而对于大数据量的网络操作 比如下上传文件就会很差

考虑这样一个场景:
你同时上传4个文件,这四个文件都很大,这时候你的内存占用就很高,很容易oom。
这时候,你发网络请求,调用普通api。
所有的网络线程都被上传文件的任务占满了,你的网络请求只有在文件上传完毕后才能得到执行。体验就是,很慢!

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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