[原创]Lazy Initalization Application

本文介绍了延迟初始化模式在客户端实现中的应用,包括View和Image的延迟加载。通过在首次使用时加载资源,有效提升系统启动速度及用户体验。
 Lazy Initalization Application

        延迟初始化的应用比较广泛,至于它的介绍网上有很多好的文章,这里只作简单的介绍。如果一个对象的某个Field 的获取比较耗时,而且这个Field 不需要预先加载的,我们可以在第一次使用时加载这个Field,我们称这种模式就是延迟初始化模式。

    在客户端实现中有很地方可以应用延迟加载模式,这里我只介绍两种:1)View 的延迟初始化;2)Image 的延迟初始化。

    首先,我们介绍一下延迟加载模式在View 构造时的应该。一般的系统中,View 的入口为Action,用户可能通过点击Action 打开一个View,从上面的一句话我们可以想到,应该在用户第一次打开的时候去构造View,而不是在Action 被构造的时候或之前去构造View。代码如下:

java 代码
  1. public interface ViewDescriptor {   
  2.   
  3.     public JComponent createView();   
  4.        
  5.     public String getLableText();   
  6. }   
java 代码
  1. public class OpenViewAction extends AbstractAction{   
  2.   
  3.     private ViewDescriptor descriptor;   
  4.        
  5.     private JComponent view;   
  6.   
  7.     public OpenViewAction(ViewDescriptor descriptor) {   
  8.         //Check the descriptor   
  9.         putValue(NAME, descriptor.getLableText());   
  10.         this.descriptor = descriptor;   
  11.     }   
  12.        
  13.     public void actionPerformed(ActionEvent e) {   
  14.         if(view == null)   
  15.             view = descriptor.createView();   
  16.         //Show view and bind data.   
  17.     }   
  18. }   

    使用上面的模式可以加快系统的启动速度,也加快了用户打开界面的速度(除了第一次,一般的性能测试是按平均打开速度进行统计,而且测试前还有一段的热身时间)。

    我们再来讨论一个Image 的延迟初始化,有了上面的介绍,相信Image 的延迟初始化很容易理解。用Java 加载一个很大的图片还是比较耗时的(我没有做过具体的性能测试,但是感觉上,用Java 加载一个4M 的图片不会很快的)。在有些应用中,需要根据对象不同的状态,显示不同的图片,例如:用户输入的校验,用户输入出现错误时我们需要显示红色的图标提醒用户,用户输入出现警告时我们需要显示黄色的图标提醒用户,最典型的例子是Eclipse 中创建Class 的时候,如果我输入非法字符,Wizard 上方出现红色的图标,如果我输入小写开头的Class 时,Wizard 上方出现黄色的图标。像这样的界面,图标应该是在用户第一次出现错误或警告时才去加载相应的图标,而不是在界面打开时去加载。实现的代码和上面的例子很相似,也是抽象一个ImageDescriptor 接口用于延迟创建Image,具体代码如下:

java 代码
  1. public interface ImageDescriptor {   
  2.     public Image createImage();   
  3. }   

    上面的两个示例只是简单的介绍了延迟初始,事实上不同的系统中会有很多这样的应用,由于我接触领域相对较小,只能介绍这么多了。

    这些应用主要参考了Spring Rich Client 和Eclipse 的原码。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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