读不同位置的mp3文件

//assets文件下的mp3播放

        try
        {
            AssetManager assets = getAssets();
            AssetFileDescriptor openFd = assets.openFd("music001.mp3");
            FileDescriptor fileDescriptor = openFd.getFileDescriptor();
            MediaPlayer mediaPlayer = new MediaPlayer();
            //下面的表明从哪里播放,播放多久的时间,更专业点 !!!!
//            mediaPlayer.setDataSource(fileDescriptor, openFd.getStartOffset(), openFd.getLength());
            mediaPlayer.setDataSource(fileDescriptor);
            mediaPlayer.prepare();
            mediaPlayer.start();
            //循环!!!!
            mediaPlayer.setLooping(true);
        }
        catch (IOException e1)
        {
            // TODO Auto-generated catch block
            e1.printStackTrace();
        }

 

 

//sdcard的MP3

MediaPlayer mediaPlayer = new MediaPlayer();
mediaPlayer.setDataSource("/mnt/sdcard/music001.mp3");
mediaPlayer.prepare();
mediaPlayer.start();

//播放应用的资源文件(res/raw/)
     try
    {
        MediaPlayer mediaPlayer = MediaPlayer.create(this, R.raw.music001);

//不用prepare()设这个就播放不了,直接start()就可以了,调试调试debug

//可能prepare()是针对setDataSource()而言,这里没有setDataSource()就不需要prepare()了
       // mediaPlayer.prepare();
        mediaPlayer.start();
        mediaPlayer.setLooping(true);
    }
    catch (IllegalStateException e)
    {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }

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; 阅建议:建议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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