Xutils请求服务器json数据与下载文件

本文介绍了一个使用HttpUtils发送验证码及处理响应的例子,并演示了如何下载文件到指定路径。通过示例代码展示了参数设置、请求回调及错误处理的方法。
String code_url = "https://ic.snssdk.com/user/mobile/send_code/v2/";
 
  

HttpUtils httpUtils = new HttpUtils();
//网址
RequestParams params = new RequestParams();
params.addBodyParameter("type", "1");// 必填
params.addBodyParameter("mobile",shoujihao );// 必填


httpUtils.send(HttpMethod.POST, code_url, params,
new RequestCallBack<String>() {


@Override
public void onStart() {
// TODO Auto-generated method stub
super.onStart();
Log.i("TAG", "请求开始");
}

@Override
public void onFailure(HttpException arg0, String arg1) {

Log.i("TAG", "发送验证码请求失败: " + arg1);
Toast.makeText(PhoneZhuCe.this, "发送验证码请求失败: "+ arg1, 0).show();
}

@Override
public void onSuccess(ResponseInfo<String> arg0) {
Log.i("TAG", "发送验证码请求成功: " + arg0.result);

String s=arg0.result;

Gson gson=new Gson();
Loginphone fromJson = gson.fromJson(s, Loginphone.class);
String message = fromJson.getMessage();
if(message.equals("success")){
Intent intent = new Intent(PhoneZhuCe.this,
PhoneZhuCe2.class);

startActivity(intent);
}else{
Toast.makeText(PhoneZhuCe.this, fromJson.getData().getDescription(), 0)
.show();
}

}
});

 
  

下载数据:

String path = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath();
String target=path+"/image/"+num+".png";//下载文件保存的路径

HttpUtils http=new HttpUtils();
//url路径
HttpHandler handler=http.download(url, target, true, true,new RequestCallBack<File>() {

@Override
public void onSuccess(ResponseInfo<File> arg0) {
// TODO Auto-generated method stub

}

@Override
public void onFailure(HttpException arg0, String arg1) {
// TODO Auto-generated method stub

}
});

 
  

转载于:https://www.cnblogs.com/nanze/p/5384146.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值