Universal-Image-Loader加载图片

本文介绍了一种在Android应用中配置图片缓存的方法,通过自定义缓存路径、内存缓存大小、磁盘缓存大小等参数来优化图片加载效率。此外,还展示了如何设置图片显示选项,包括内存和磁盘缓存的启用、图片色彩配置及缩放类型。
public class MyApp extends Application {
    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        File cachefile = new File(Environment.getExternalStorageDirectory().getPath()+"/idm");
        ImageLoaderConfiguration configuration = new ImageLoaderConfiguration.Builder(this)
                .memoryCacheExtraOptions(480, 800)//缓存图片最大的长和宽
                .threadPoolSize(2)//线程池的数量
                .threadPriority(4)
                .memoryCacheSize(30*1024*1024)//设置内存缓存区大小
                .diskCacheSize(30*1024*1024)//设置sd卡缓存区大小
                .diskCache(new UnlimitedDiscCache(cachefile))//自定义缓存目录
                .writeDebugLogs()//打印日志内容
                .diskCacheFileNameGenerator(new Md5FileNameGenerator())//给缓存的文件名进行md5加密处理
                .build();
        ImageLoader.getInstance().init(configuration);
    }
options = new DisplayImageOptions.Builder()
        .cacheInMemory(true)//使用内存缓存
        .cacheOnDisk(true)//使用磁盘缓存
        .bitmapConfig(Bitmap.Config.RGB_565)//设置图片色彩模式
        .imageScaleType(ImageScaleType.EXACTLY)//设置图片的缩放模式
        // .displayer(new RoundedBitmapDisplayer(50))//设置圆角
        .build();
ImageLoader.getInstance().displayImage(newslist.get(i).getPicUrl(), viewHolder.img, options);

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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