Volley网络框架

Volley 网络通信框架

 * 完全异步 

* 怎么实现呢 

* 1:因为Volley是并发的跟Handler里面消息机制一样 

* 消息队列管理 消息 

* RequestQueue 管理 Request(StringRequest,ImageRequest)

 * 最后不要忘记add进去 * * Volley请求图片有三种方式 * 1:ImageRequest 

* 2:ImageLoader 

* 3:NetWorkImageView

//get请求数据 

 private void getInfo() {

c requestQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this); 

 //StringRequest.Method.GET 设置为GET请求方式

 StringRequest stringRequest = new StringRequest(StringRequest.Method.GET, url地址, 

new Response.Listener() { 

 @Override 

 public void onResponse(String response) {

 mText.setText(response + ""); 

 } }, null); 

 requestQueue.add(stringRequest); 

 }



//Post请求数据  


 private void postInfo() { 

 RequestQueue requestQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this); 

 StringRequest stringRequest = new StringRequest(Request.Method.POST, mPostUrl, 

new Response.Listener() { 

 @Override

 public void onResponse(String response) { 

 mText.setText(response); } }, 

new Response.ErrorListener() { 

 @Override

 public void onErrorResponse(VolleyError error) { 

 } }) { 

 //因为是POST请求,构造方法里面没有参数 他们给封装到了构造方法后边 

 @Override 

 protected MapgetParams() throws AuthFailureError { 

 Mapmap = new HashMap(); 

 map.put("userName", "lxx"); map.put("passWord", "123"); return map; } };

 requestQueue.add(stringRequest); }


//ImageRequest请求图片 

 private void getImage() { RequestQueue requestQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this);

 //参数1:图片的网址,参数2:成功回调 参数3,4:图片的最大宽和高 参数5:设置图片样式, ImageRequest imageRequest = new ImageRequest(ImageUrls.imageUrls[3], new Response.Listener() {

@Override

public void onResponse(Bitmap response) {

get_Image.setImageBitmap(response);

}

}, 0, 0, Bitmap.Config.RGB_565, new Response.ErrorListener() {

@Override

public void onErrorResponse(VolleyError error) {

}

});

requestQueue.add(imageRequest);

}

//ImageLoader

private void getImageLoader() {

RequestQueue requestQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this);

ImageLoader imageLoader = new ImageLoader(requestQueue, new ImageLoader.ImageCache() {

@Override

public Bitmap getBitmap(String url) {

Log.e("url", url);

return null;

}

@Override

public void putBitmap(String url, Bitmap bitmap) {

Log.e("putBitmap", url);

}

});

//设置请求回调  参数1:代表的是回调成功吧图片放到那个组件上,参数2:请求时加载的默认图片,参数3:请求失败的图片

ImageLoader.ImageListener imageListener = ImageLoader.getImageListener(设置图片的控件ID, R.mipmap.iv_lol_icon3, R.mipmap.iv_lol_icon14);

imageLoader.get(请求的图片 , imageListener);

}

//Volley里面提供一个组件可以用来显示Image  NetWorkImageView

private void getNetImage() {

RequestQueue requestQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this);

ImageLoader imageLoader = new ImageLoader(requestQueue, new ImageLoader.ImageCache() {

@Override

public Bitmap getBitmap(String url) {

Log.e("url", url);

return null;

}

@Override

public void putBitmap(String url, Bitmap bitmap) {

Log.e("putBitmap", url);

}

});

mNet.setDefaultImageResId(请求时加载的默认图片);

mNet.setErrorImageResId(请求失败时的图片);

mNet.setImageUrl(请求的图片, imageLoader);

}




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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