Loader(浅水区)

本文深入探讨了Android系统中的Loader与LoaderManager机制,解释了它们如何实现异步数据加载,以及它们在不同活动和片段中的应用。重点阐述了如何通过实现LoaderCallbacks接口和使用CursorLoader来高效管理数据加载过程,确保数据的实时更新与活动或片段的生命周期相匹配。

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——能看懂什么就先懂了

转自:http://www.cnblogs.com/jisheng/archive/2013/01/09/2852553.html

转了一些让我懂一点的东西。

基于Loader,会自动更新,实际是一个观察者模式(系统自带) 。

主要需要实现(implement) LoaderCallbacks接口


装载器从android3.0开始引进。它使得在activity或fragment中异步加载数据变得简单。装载器具有如下特性:

  • 它们对每个Activity和Fragment都有效。
  • 他们提供了异步加载数据的能力。
  • 它们监视数据源的一将一动并在内容改变时传送新的结果。
  • 当由于配置改变而被重新创建后,它们自动重连到上一个加载器的游标,所以不必重新查询数据。

Loader,装载器?

LoaderManager

一个抽象类,关联到一个Activity或Fragment,管理一个或多个装载器的实例。这帮助一个应用管理那些与Activity或Fragment的生命周期相关的长时间运行的的操作。

最常见的方式是与一个CursorLoader一起使用,然而应用是可以随便写它们自己的装载器以加载其它类型的数据。

每个activity或fragment只有一个LoaderManager,但是一个LoaderManager可以拥有多个装载器。

LoaderManager.LoaderCallbacks

一个用于客户端与LoaderManager交互的回调接口。例如,你使用回调方法onCreateLoader()来创建一个新的装载器。

Loader

一个执行异步数据加载的抽象类。它是加载器的基类。你可以使用典型的CursorLoader,但是你也可以实现你自己的子类。一旦装载器被激活,它们将监视它们的数据源并且在数据改变时发送新的结果。

AsyncTaskLoader

提供一个AsyncTask来执行异步加载工作的抽象类

CursorLoader

AsyncTaskLoader的子类,它查询ContentResolver然后返回一个Cursor。这个类为查询cursor以标准的方式实现了装载器的协议,它的游标查询是通过AsyncTaskLoader在后台线程中执行,从而不会阻塞界面。使用这个装载器是从一个ContentProvider异步加载数据的最好方式。相比之下,通过fragment或activity的API来执行一个被管理的查询就不行了。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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