Android 开源框架Universal-Image-Loader完全解析(四)UNIVERSAL IMAGE LOADER. PART 3---ImageLoader详解

本文详细介绍了Android-Universal-Image-Loader的四个重载方法及其使用方式,包括如何设置显示选项、监听器,并提供了配置建议。

之前的文章,我们重点讲了Android-Universal-Image-Loader的三个主要组件,现在我们终于可以开始使用它了。

Android-Universal-Image-Loader有四个重载方法

void displayImage(String url, ImageView view)
void displayImage(String url, ImageView view, DisplayImageOptions options)
void displayImage(String url, ImageView view, ImageLoadingListener listener)
void displayImage(String url, ImageView view, DisplayImageOptions options, ImageLoadingListener listener)

第一个重载方法

所有东西都很简单。url就是图片的下载地址,ImageView就是需要显示它的imageView控件。这个ViewOption(DisplayOptions)将使用默认配置option(defaultDisplayImageOptions(…))

第二个重载方法

我们可以针对特定的任务做一些特定的option。首先,我会先给一个使用特定操作的例子:

复制代码
DisplayImageOptions options = new DisplayImageOptions.Builder()
.showStubImage(R.drawable.stub_image)
.showImageForEmptyUrl(R.drawable.image_for_empty_url)
.cacheInMemory()
.cacheOnDisc()
.decodingType(DecodingType.MEMORY_SAVING)
.build();
复制代码

• 当真正的图片正在下载,是否需要在ImageView中显示另一张图片,显示什么图片;
• 当遇到空的Image URL时,是否需要在ImageView中显示另一张图片,显示什么图片;
• 是否在内存中缓存已加载的image;
• 是否在磁盘中(file system)缓存已下载的图片;
• 要尽可能快(DecodingType.FAST)还是尽可能节约地使用RAM(DecodingType.MEMORY_SAVING)


所以,我们可以在每次调用displayImage()方法的时候将这些option传递过去,或者在初始化中的configuration中定义默认的option,然后程序中就会使用这些特定的options不管你有没有明确地传递DisplayImageOptions。

第三个重载方法

除此之外,我们可以使用ImageLoadingListener监听图片的下载和显示过程:

public interface ImageLoadingListener {
    void onLoadingStarted();
    void onLoadingFailed();
    void onLoadingComplete();
}

第四个重载方法是最强大的。你可以定制option和监听那些过程

1、为了正常运行,你需要传递给ImageLoader正确的参数。重点是ImageView而不是Image URL。如果你在代码里面创建一个ImageView(而不是使用LayoutInflater),然后将当前的Activity传递给构造函数,而不是application context。

ImageView imageView = new ImageView(getApplicationContext()); // Wrong!

ImageView imageView = new ImageView(MyActivity.this); // Correctly
ImageView imageView = new ImageView(getActivity()); // Correctly (for Fragments)

2、只有当你想加载ImageView图片比设备的屏幕尺寸更大(例如,对于后续的缩放操作),那么你才需要在configuration配置maxImageWidthForMemoryCache(…)和maxImageHeightForMemoryCache(…)参数。在其他情况下,你不需要特殊的配置:这些参数是因为需要考虑缓存bitmap时屏幕大小和内存大小。

3、明智地在configuration中设置线程池大小:大池(线程数>10)允许多线程同时运行,这将极大地影响UI响应的速度。但是它可以通过将这些线程的优先级设置为更低解决:当ImageLoader运行以及更多的图片加载时,低优先级的线程会让UI更具响应性。UI的相应能力对列表视图(如ListView、GridView)来说至关重要(如平滑滚动时),所以你应该配置threadPoolSize(...) and threadPriority(...)参数为你的应用程序选一个最优的配置。

4、memoryCacheSize(...) and memoryCache(...)设置有相互重叠的地方。在一个configuration对象中只使用其中一个。

5、discCacheSize(…),discCacheFileCount(…)和discCache(…)设置有相互重叠的地方。在一个configuration对象中只使用其中一个。

6、如果在App中使用ImageLoader你总是或几乎总要传递相同的加载option(DisplayImageOptions)给displayImage(…)方法,然而一个合理的解决方案时在ImageLoader配置中将这些相同的加载选项设置为默认配置(defaultDisplayImageOptions(...) method)。然后在调用displayImage(…)时你就可以不指明这些option。如果options没有明确传递给这些方法,那么这个任务就会使用默认的options。

7、对于FAST 和 MEMORY_SAVING两种解析类型没有特别的重大的区别,但是推荐对所有种类的列表视图(GridView、ListView)使用FAST(当你需要显示许多小图片)。为图片查看器使用MEMORY_SAVING(当你需要显示大尺寸的图片时)

 

 

 

参考链接:

UNIVERSAL IMAGE LOADER. PART 3

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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