APP开发实战146-减少预置图片的方案

本文介绍了两种减少APP预置图片资源的方法。一是利用代码旋转图标,例如通过旋转上箭头实现下左右箭头,从而降低APK大小。二是使用tint和tintmode属性动态改变图片颜色,避免预置多种颜色的图片。这两种技术可以在不牺牲用户体验的情况下优化应用性能。

1 APP有时会使用到上下左右箭头这类内容一样,方向不同的图片,可以只预置一张上的箭头图标,下左右箭头可以使用代码旋转上箭头图标实现;这样只需预置一张图片,也减少了APP的大小。

在Google的官方文档中,有如下说明:

You can also omitresources that are only a rotated equivalent of another resource. The followingcode snippet provides an example of turning an "expand" arrow into a"collapse" arrow icon by simply rotating the original image 180degrees:

(https://developer.android.com/topic/performance/reduce-apk-size.html)

    如下图两个图标箭头都是朝右的:

对应的XML代码如下:

<ImageView
    android:layout_width="80dp"
   

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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