新的mvp

本文详细介绍了如何使用Java进行网络请求,获取并解析数据。通过实现LeftInter接口的LeftClass类,利用Http工具类执行GET请求,获取LeftBean和RightBean类型的数据,并通过回调机制处理请求成功或失败的情况。在Presenter层,LeftPresenterClass实现了业务逻辑,调用Model层的方法获取数据。
package bwie.com.day8_test.model;

public interface LeftInter
{
   public void getLeftData(String url,CallBacks callBacks);
    public void getRightData(String url,CallBacks callBacks);
   interface  CallBacks{
       void LoadSuccess(Object data);
       void LoadFail();
   }
}

package bwie.com.day8_test.model;

import bwie.com.day8_test.bean.LeftBean;
import bwie.com.day8_test.bean.RightBean;
import bwie.com.day8_test.http.Http;

public class LeftClass implements LeftInter
{
    @Override
    public void getLeftData(String url, final CallBacks callBacks) {
        Http.getInstance().doGet(url, LeftBean.class, new Http.NetCallBack() {
            @Override
            public void onSuccess(Object o) {
                callBacks.LoadSuccess(o);
            }
            @Override
            public void onFailure(Exception e) {

            }
        });
    }
    @Override
    public void getRightData(String url, final CallBacks callBacks) {
        Http.getInstance().doGet(url, RightBean.class, new Http.NetCallBack() {
            @Override
            public void onSuccess(Object o) {
                callBacks.LoadSuccess(o);
            }

            @Override
            public void onFailure(Exception e) {

            }
        });

    }
}

package bwie.com.day8_test.presenter;

public interface LeftPresenter
{
    void  getLeftPresenterData();
}

package bwie.com.day8_test.presenter;

import bwie.com.day8_test.api.Api;
import bwie.com.day8_test.fragment.FenleiFragment;
import bwie.com.day8_test.model.LeftClass;
import bwie.com.day8_test.model.LeftInter;

public class LeftPresenterClass implements LeftPresenter
{

    private final LeftClass leftClass;
    FenleiFragment fenleiFragment;
    public LeftPresenterClass(FenleiFragment fenleiFragment)
    {
        //初始化model
        leftClass = new LeftClass();
        //初始化view
        this.fenleiFragment =fenleiFragment;

    }

    @Override
    public void getLeftPresenterData() {
        leftClass.getLeftData(Api.FENlEI, new LeftInter.CallBacks() {
            @Override
            public void LoadSuccess(Object data) {
                 fenleiFragment.getLeftData(data);
            }

            @Override
            public void LoadFail() {

            }
        });
    }
}

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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