metro app 进行缓存,

本文介绍了如何使用缓存技术优化页面数据管理,通过实例展示了如何在页面跳转时利用缓存减少服务端请求,提高应用性能。

一些页面每次请求服务端的数据都是一样的,这样就可以请求一次,然后把数据缓存起来

在OnNavigatedFrom 添加如下的语句

由于不能对一个集合对象进行缓存,下面介绍如何缓存一个几个集合对象,以 ObservableCollection<Advertisement>,为例

要想缓存这个集合, 需要对Advertisement,每个属性 创建一个

Windows.Storage.ApplicationDataContainer localSettings = Windows.Storage.ApplicationData.Current.LocalSettings;

Windows.Storage.ApplicationDataContainer bitimgcontainer =
  localSettings.CreateContainer("bitimg", Windows.Storage.ApplicationDataCreateDisposition.Always);

Windows.Storage.ApplicationDataContainer activeNamecontainer =
localSettings.CreateContainer("activeName", Windows.Storage.ApplicationDataCreateDisposition.Always);

然后将遍历每一个Advertisement 的属性 加入到对应的 container里面

for (int i = 0; i < Advertisements.Count; i++)
           {
               localSettings.Containers["bitimg"].Values[i.ToString()] = Advertisements[i].bigImage;
               localSettings.Containers["activeName"].Values[i.ToString()] = Advertisements[i].activeName;
           }

 

读取缓存需要在OnNavigatedTo 事件里面判断导航的类型

if (e.NavigationMode== NavigationMode.Back)
           {

               for (int i = 0; i < ApplicationData.Current.LocalSettings.Containers["bitimg"].Values.Count; i++)
               {
                   Advertisement pTempAdvertisement = new Advertisement();
                   pTempAdvertisement.bigImage = ApplicationData.Current.LocalSettings.Containers["bitimg"].Values[i.ToString()].ToString();
                   pTempAdvertisement.activeName = ApplicationData.Current.LocalSettings.Containers["activeName"].Values[i.ToString()].ToString();
                   Advertisements.Add(pTempAdvertisement);
               }
               return;
           }

转载于:https://www.cnblogs.com/gisbeginner/archive/2012/09/20/2694700.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,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与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与高效性。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与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;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为算法性能评估与改进提供实践参考; 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MOA与MOP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。
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