OkHttp深入学习(一)——使用

本文深入探讨了OkHttp库,这是Android平台上的高性能网络通信库。文章详细介绍了OkHttp的特点,如支持HTTP2/SPDY、自动路由选择及重连、连接池管理等,并提供了基本的使用示例。

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    Android 4.4之后,HttpURLConnection底层实现已被OkHttp替换。可以见得OkHttp的性能已经被Google所认同。对于为何会想深入了解该库的原因:因为它的最底层走到了java的Socket;利用向Socket写入特定的Http协议数据包,实现网络通信。学习该开源项目,对于网络的学历大有益处,除此之外OkHttp使用了缓存和线程池概念。总之个人觉得OkHttp开源项目可以作为学习网络通信一篇很好的教科书。

 

OkHttp的特点:

  • 支持HTTP2/SPDY黑科技
  • socket自动选择最好路线,并支持自动重连
  • 拥有自动维护的socket连接池,减少握手次数
  • 拥有队列线程池,轻松写并发
  • 拥有Interceptors轻松处理请求与响应(比如透明GZIP压缩,LOGGING)
  • 实现基于Headers的缓存策略。

 

OkHttp的使用:

  1. 创建OkHttpClient对象:OkHttpClient client = new OkHttpClient();
  2. 创建网络请求:Request request = new Request.Builder()  .url("http://sethfeng.github.io/index.html") .build();
  3. 得到Call对象:Call call = client.newCall(request);  //实际创建的是一个RealCall对象,RealCall中有一个对client对象的引用
  4. 发送同步请求:Response response = call.excute();
  5. 发送异步请求:
call.enqueue(new Callback() {  
    @Override  
    public void onFailure(Request request, IOException e) {  
        ...  
    }  
    @Override  
    public void onResponse(Response response) throws IOException {  
        ...  
    }  
});  

 

 

 

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进步改变人们的生活和工作方式 。
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