介绍一个提高Android ListView或GridView的Smoothie库

IntroducingSmoothie是一个轻量级库,用于在Pattrn UI中实现ListView/GridView项目的异步加载,以提高滑动体验。它支持手势识别、预加载功能,并能动态调整优先级,优化加载过程。
翻译 By Long Luo

     原文链接:Introducing Smoothie

smoothie

Pattrn UI中的很大一部分是在滑动时从云端获取图片列表。所以我花了相当长的一段时间去调试,以获得滑动时的体验尽可能的流畅。在过去的几周里,我一直在试图解耦代码,完成了一个很小的库:Smoothie

Smoothie提供了一个简单的API来异步加载ListView/GridView的项目,以和UI线程分离。它做了所有你所期望做的事情,加载项目变得可见,取消要求回收的View对应的项目等。但它所完成的还不止这些。

Smoothie手势识别:在Fling手势时,它会必须发起加载项目请求;在滑动列表时,当你的手指按下时,将会启用增量加载项目请求。此外,它支持当前屏幕外项目预加载功能,当你滑动时,可以减少加载占位符类型的项目数。说穿来,Smoothie使用了一个支持可以阻塞队列动态优先执行的的线程池。在屏幕上滑动时,屏幕外即将可见的项目加载请求将动态的获取更高的优先级。

那么,怎么使用它呢?很简单:

1. 首先在你的布局文件中增加一个AsyncListView或者AsyncGridView,只需要增加一个额外传递的方法到响应的父类中。


2. 然后实现一个和你的应用程序加载和显示项目逻辑一致的ItemLoader。你将需要重写下面四种方法:getItemParams()loadItem()loadItemFromMemory()以及displayItem()


3.  最后在ItemLoader中建一个ItemManager,同时把它和目标AsyncListView或者AsyncGridView关联起来。


在你的ListView/GridView控件需要异步加载时,考虑下把Smoothie作为你的轻量骨架。您可以轻松地连接您自己的图像加载/缓存框架在里面。例如,一个典型的示例应用,Android-BitmapCache实现了ItemLoader使用一个简单的淡入淡出的动画来显示图像。

除了在代码中的API文档,还可以看看App示例,一边更好地了解如何使用该库。请记住,API是​不是最终版本哦。目前反响是非常好的!

Enjoy it:-)

Long Luo at AM11:30 ~ 12:42 Feb. 15th, 2014 @Shenzhen, China.

下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一项基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度研究,重点整合了P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术,旨在提升虚拟电厂在低碳环境下的调度效率与能源利用率。研究通过构建相应的数学模型,并采用Matlab进行代码实现与仿真分析,综合考虑电力、天然气与氢能系统的协同运行,优化系统运行成本与碳排放水平。该资源属于EI期刊复现内容,具备较强的学术参考价值和技术实现细节。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景知识,熟悉Matlab编程,从事新能源、综合能源系统、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于复现EI级别论文中的虚拟电厂优化调度模型;②学习阶梯碳交易机制在能源系统中的建模方法;③掌握P2G-CCS与燃气掺氢技术在综合能源系统中的集成与优化应用;④开展碳减排与能源高效利用相关的科研项目课程设计。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与文档内容同步学习,重点关注模型构建思路、约束条件设定及优化求解过程,可借助YALMIP等工具包进行算法调试与结果验证,建议拓展研究不同碳交易机制对系统经济性与环保性的影响。
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