nike跑步鞋lunar系列的glide、tempo、FLYKNIT区别在哪里？

区别是：picasso指的是画家毕加索。glide指的是滑行，滑翔；滑音；流逝，消逝。例句辨析如下：picasso1、He quoted the example of Picasso. 他引用了毕加索的例子。2、In this painting, Picasso showed his feelings about what had happened to the town.在这幅画里，毕加索显示出了他对这个城镇所发生的事情的感受。3、He had the Picasso print framed. 他把毕加索的印刷画镶了框。glide1、Large sea birds, such as the wandering albatross, glide over the sea. 大的海鸟，如漂泊信天翁，在海洋上空滑翔。2、The dancers shuffle, glide, or run while people clap. 跳舞者跳曳步、滑步，并在人们拍手时在舞池上跑动。3、Boys like to glide down banisters. 男孩子喜欢从楼梯扶手上往下滑。

区别是：picasso指的是画家毕加索。glide指的是滑行，滑翔；滑音；流逝，消逝。例句辨析：picasso1、The FBI kept a voluminous file on Pablo Picasso. 联邦调查局保存了有关巴勃罗·毕加索的大量档案。2、The painter modeled his style after that of Picasso. 这位画家模仿毕加索的绘画风格。3、The most valuable item on show will be a Picasso drawing 展览会上最贵重的展品是毕加索的一幅素描。4、Picasso dwelt in France for many years. 毕加索曾在法国居住了多年。glide1、The pilot managed to glide the plane down to a safe landing. 飞行员使飞机向下滑翔而安全地着陆。2、The dancers crossed the floor in a series of glide. 跳舞者快步滑过地板。3、Do you think we can glide down this glacier? 你觉得我们可以从冰河上滑行下去吗？4、The glide-hook of electro-hydraulic brake has been studied in this paper. 本文对电动液压推杆制动器的溜钩现象进行了研究。

在glide中的with方法中，需要传入上下文，他底层都是调用的getretriever方法，当传入fragment的时候，通过fragment.getactivity的activity的实例。getRetriever通过该方法获取了一个requestManagerRetriever实例，调用了get方法。传入的参数，获取到fragmentMannager通过这个得到requestManagerRetriever实例。Glide和页面的生命周期是绑定到一起的，可以感知调用页面的生命周期 Gilde和Picasso这个很相似，之前在加载图片的时候有导入过picasso，因为考虑内存的问题，就没有继续用这个东西了， 使用Gilde的方式： Gilde.with("上下文").load(String).into(imageview)； load是加载图片的地址，into是设置图片控件名称； 因为项目里面的群聊头像是后台拼接的，并且要用get请求方式获取，就是说，把请求地址作为图片的地址 Glide.with(getContext()).load(Uri.parse("你的请求地址"+ group.getGroupId())).into(holder.avatar); 写这个是为了为下次写群聊头像做铺垫，作为新手，一定要去看看Gilde这个框架，谷歌推荐使用的

占位符和渐现动画 Glide 的流式接口只需要调用 .placeHolder()用一个 drawable(resource) 引用，Glide 将会显示它作为一个占位符，直到你的实际图片准备好。 不能设置一个网络 url 作为占位符，因为这也会被去请求加载的。App 资源和 drawable 能保证可用和可访问的。然而，作为 load()方法的参数，Glide 接受所有值。 当App 尝试从一个网站去加载一张图片，但由于某些原因加载失败，使用错误占位符：.error()，在大多数情况下使用占位符，来指明图片不能被加载已经足够了。 error()接受的参数只能是已经初始化的 drawable 对象或者指明它的资源。 Glide 使用标准的淡入淡出动画，这是默认激活的。如果你想要如强制 Glide 显示一个淡入淡出动画，你必须调用另外一个建造者： crossFade()方法还有另外重载方法 .crossFade(int duration)。如果你想要去减慢（或加快）动画，随时可以传一个毫秒的时间给这个方法。动画默认的持续时间是 300毫秒。 用 resize(x,y) 调整图片大小 Glide 自动限制了图片的尺寸在缓存和内存中，并给到 ImageView需要的尺寸。如果图片不会自动适配到 ImageView，调用 override(horizontalSize, verticalSize) 。这将在图片显示到 ImageView之前重新改变图片大小。 当你还没有目标 view 去知道尺寸的时候，这个选项也可能是有用的。比如，如果 App 想要在闪屏界面预热缓存，它还不能测量 ImageView的尺寸。然而，如果你知道这个图片多少大，用 override 去提供明确的尺寸。 缩放图像 显示 Gif 检查图片加载的是否是一个gif图片，调用一个额外的防区强制 Glide变成一个 Gif asGif() 如果这个 gifUrl 不是一个 Gif，.error()回调被调用并且错误占位符被显示。 Gif 转为 Bitmap 如果你仅仅想要显示 Gif 的第一帧，你可以调用 asBitmap()去保证其作为一个常规的图片显示，即使这个 URL 是一个 Gif。 内存缓存 Glide 通过使用默认的内存和磁环缓存去避免不必要的网络请求。调用了 .skipMemoryCache(true)去明确告诉 Glide 跳过内存缓存。可以用 .diskCacheStrategy()方法为 Glide 改变磁盘缓存的行为，如果要为一个请求禁用磁盘缓存。使用枚举 DiskCacheStrategy.NONE。 作为参数。 Glide 缓存了原始图像，全分辨率图像和另外小版本的图像。对于 .diskCacheStrategy()方法来说不同的枚举参数的意义： 如果有一张图片，将会经常操作处理，并做了一堆不同的版本，对其有意义的仅仅是缓存原始分辨率图片，用 DiskCacheStrategy.SOURCE。 图片请求的优先级 Priority (优先级)枚举 你正在实现一个信息详情页面，有一个英雄图片在顶部，和较小的图片在底部。对于最好的用户体验来说，英雄图片首先需要被加载。因此，我们用 Priority.HIGH 来处理它。理论上说，这应该够了，但是为了让这个实例增加点趣味，我们也将底层图像分配给低优先级，用 .priority(Priority.LOW) 调用： 缩略图 用原图的1/10作为缩略图 用其它图片作为缩略图 Glide 中的回调：Targets Glide 提供了一个用 Targets的简单的方式去接受图片资源的 Bitmap。Targets 是没有任何别的回调，它在 Glide 做完所有的加载和处理之后返回结果。 不能使用常规的 Glide 的方法 .into()，因为我们的自定义 view 并不继承自 ImageView。因此，我们必须创建一个 ViewTarget，并用 .into()方法： 创建一个自定义通知 上述创建了三个重要的对象，notification和 RemoteViews以及常量 NOTIFICATION_ID。利用这些去创建一个通知 target。 调用 Glide，将 target 作为 .into()的参数。 Transformations（转换） 在图片被显示之前，transformations(转换) 可以被用于图像的操作处理。图片的任意属性：颜色、尺寸、范围、颜色、像素位置等等。下面的库它为 Glide 转换提供了多种多样的实现： glide-transformations 用 animate() 自定义动画 创建自己的 XML 动画，比如一个小的缩放动画，图片刚开始小的，然后逐渐增大到原尺寸。 这两个动画可以添加到Glid中 在 AndroidManifest.xml的 <application>标签内去声明这个刚刚创建的 Glide module。 android:name属性是包名+类名的形式。 要看第一个方法applyOptions(Context context, GlideBuilder builder)，可以在这个方法里去调 GlideBuilder中可用的方法。 参考： Glide系列教程

阅读本文需要先了解 Glide加载流程 首先介绍一下Glide中对图片资源的封装类： EngineResource 在活动缓存中，使用了一个map用来存放EngineResource对象，这里需要注意一个操作，就是这个EngineResource对象是用WeakReference包裹的，并且通过ReferenceQueue监听了EngineResource的回收，在回收的时候会清理当前的活动缓存内容； 下面分析一下源码是如果实现的： 首先，自定义一个WeakReference类，将key和resource传进入（用于在WeakReference回收的时候释放），传入一个ReferenceQueue对象，用于监听WeakReference回收 开启一个子线程，在循环中监听ReferenceQueue的返回值，通过这个返回值，判断WeakReference有没有回收，监听的方法是ReferenceQueue.remove(),这是一个阻塞方法；所以要开子线程； LruResourceCache继承了LruCache类，关于LruCache类，简单提一下，具体的可以参考我之前的博客 LruCache实现 ，LruCache继承了LinkedHashMap，LinkedHashMap有一个特点，就get后的数据会移动到队列，这就是Lru思想：固定一个容量，put的时候如果超过容量了，将最后一个节点删除，get的时候将get的这个节点移动到队列的头部； onItemEvicted（）方法是LruCache的一个空方法，调用的时机是在put的时候判断是否超过容量，如果超过容量了，就淘汰最后一个节点，并调用这个方法； 活动缓存和内存缓存都是缓存在内存中的，活动缓存缓存的是正在使用的图片资源，当图片不使用时会放到内存缓存中，提出活动缓存的目的：单一的内存缓存由于Lru的淘汰机制会导致图片加载不稳定 首先介绍一个磁盘缓存方案DiskLruCache(非Google官方编写，但获得官方认证)，关于这个磁盘缓存方案的理解可以看郭林的这片文章： Android DiskLruCache完全解析，硬盘缓存的最佳方案 从上一篇文章知道，Glide加载操作是通过 Engine 来驱动的 Engine的load()中，首先尝试从 活动缓存 和 内存缓存 获取缓存，如果没有缓存再启动EngineJob和DecodeJob； 上面介绍了缓存的获取，下面看一下缓存的存放，肯定是在获取到图片后的回调中存放的 在DecodeJob获取到图片数据后，会回调很多接口，在回调中会将其放入 活动缓存 ，当图片不在使用的时候，就会放入内存缓存，根据上面介绍的活动缓存规则，当 EngineResource 计数为0时就应该放入内存缓存； 当资源引用为0，回调onResourceReleased(),从活动缓存移除，放入内存缓存； 上面介绍了活动缓存和内存缓存的存放和获取，下面看一看磁盘缓存的存取； 还记得 DataFetcherGenerator 接口吗？这个接口是DecodeJob用于获取数据的，有三个具体的实现： 我们在上一篇具体介绍的是网络文件的获取，这里的磁盘缓存使用的就是 DataCacheGenerator（缓存文件） 这个Generator了 上篇文章知道DecodeJob是一个Runnable任务，在run()会调用runWrapped()，在runWrapped()中会做三种事情： 在runWrapped（）的解码操作中会执行decode()，在decode()中，会disk put操作; Glide的磁盘缓存是基于DiskLruCache 实现的，Glide直接使用的是DiskLruCacheWrapper对象对DiskLruCache 的封装；

Glide库是用来实现图片加载的框架，功能强大且易使用，深受大家喜爱。 为啥要做缓存？ android默认给每个应用只分配16M的内存，所以如果加载过多的图片，为了 防止内存溢出 ，应该将图片缓存起来。 图片的三级缓存分别是： 1、内存缓存 2、本地缓存 3、网络缓存 其中，内存缓存应优先加载，它速度最快；本地缓存次优先加载，它速度也快；网络缓存不应该优先加载，它走网络，速度慢且耗流量。 最优-优先级：内存缓存 > 本地缓存 > 网络缓存 两个方法实现：根据图片的url去加载图片、在本地和内存中缓存 两个方法实现：设置本地缓存，以及获取本地缓存 两个方法实现：设置内存缓存，获取内存缓存。 如果使用hashmap去存储图片时，当图片越来越多，那么会造成内存溢出，因为是强引用（对于强引用的系统不会回收） 如果改成软引用softReference,在android 2.3 以上的系统，对象会被提前回收。 可以用LruCache来解决上述内存不回收或提前回收的问题。least recentlly use 最少最近使用算法 它会将内存控制在一定的大小内, 超出最大值时会自动回收, 这个最大值开发者自己定。（这个东西没有用过..） 参考链接： https://blog.csdn.net/sinat_20645961/article/details/46325243

在Glide4.0之前使用Glide只需要 但是在Glide4.0之后load(url)之后就不能调用.placeholder()等方法 查看4.0+的文档发现需要通过GlideApp来调用一系列方法 现在就可以使用GlideApp了 注意：需要添加网络权限！ 在开发中，图片经常要做一些变化，比如剪裁指定形状，圆角（可以使用CircleImageView），这边推荐一个Glide的图片转换库 https://github.com/wasabeef/glide-transformations 实现圆角效果如下：添加了占位图.placeholder(R.mipmap.ic_launcher) 如果ImageView设置了warp_content占位图会影响加载图的大小 所以，ImageView最好设置固定大小

在前几篇文章中，你已经学习了从各种源中加载图片，并且使用不同形式的占位图。如果你不知道图片的大小的影响，这篇文章里介绍的大小调整和缩放是相当重要的。 理想情况下，你的服务器或者API能够返回给你恰好所需分辨率的图片，这是在网络带宽、内存消耗和图片质量下的完美方案。 跟Picasso比起来，Glide在内存上占用更优化。Glide在缓存和内存里自动限制图片的大小去适配ImageView的尺寸。Picasso也有同样的能力，但需要调用fit()方法。用Glide时，如果图片不需要自动适配ImageView，调用override(horizontalSize, verticalSize)，它会在将图片显示在ImageView之前调整图片的大小。 这个设置可能也是有利于没有明确目标，但已知尺寸的视图上。例如，如果app想要预先缓存在splash屏幕上，还没法测量出ImageVIews具体宽高。但，如果你已经知道图片应当为多大，使用override可以提供一个指定的大小的图片。 现在，对于任何图像的任何处理，调整图像的大小可能会扭曲长宽比，丑化图片的显示。在大多数情况下，你希望防止这种事情发升。Glide提供了变换去处理图片显示，通过设置centerCrop 和 fitCenter，可以得到两个不同的效果。 CenterCrop()会缩放图片让图片充满整个ImageView的边框，然后裁掉超出的部分。ImageVIew会被完全填充满，但是图片可能不能完全显示出。 fitCenter()会缩放图片让两边都相等或小于ImageView的所需求的边框。图片会被完整显示，可能不能完全填充整个ImageView。 我们会在随后的文章中介绍除了centerCrop() 和 fitCenter()以外的自定义变换方法。 这篇文章中，你已经学会了如何调整要显示的图片的尺寸。这对于创建出色应用非常有帮助。在我们进入更高级的Glide主题之前，我们后面将会学习一个Glide独有的功能：播放Gif和视频。

前几篇传送门： 原文传送门： 正文： 在了解完图片的加载、显示、处理之后，接下来继续研究优化。成功、高效加载图片的基本特性之一就是利用缓存。在本文，我们将会了解Glide的缓存机制的基础部分。 在设计一款Android应用的时候，一个好用的图片加载框架应该尝试最小化网路请求的次数。Glide也一样，Glide默认通过内存和磁盘缓存来避免不必要的网络请求。在后续的文章中我们会具体看看其实现细节。如果你已经迫不及待，随时可以查看这个 官方文档 ： 对于现在，重要的是，所有的图片请求都会在内存和磁盘上建立缓存。缓存通常都是非常有用的，然而在某些情况下又不希望它这么做。在下一节，我们将学习如何在一次请求中改变Glide的缓存策略。 如果你使用过Glide，你注意到根本不需要为开启缓存做额外的事，它自然而然就实现了。然而，如果你知道某张图片改变非常快，那么你应该要避免某些缓存。 Glide提供了一些方法来调整内存和磁盘缓存策略，让我们先来看看内存缓存。 我们假设一种非常简单的情形：从网络上加载一张图片到ImageView上： 你已经注意到我们这里使用 .skipMemoryCache( true ) 来特地告诉Glide，让它跳过内存缓存。这意味着Glide不会将它放入到内存缓存当中。需要注意的是，这只是影响了内存缓存，Glide依然会使用磁盘缓存来避免额外的网络请求。 很容易理解的是，Glide是默认将所有的图片资源都加入到内存缓存中的。因此，没有必要专门去调用 .skipMemoryCache( false ) 这个方法。 提示：要注意的是，对于同一个图片链接，如果你初次请求的时候没有调用 .skipMemoryCache( true ) ，后面又调用了这个方法，那么它会被加入到内存缓存当中。当你想调整缓存策略的时候，确保你在请求同一个图片的时候保持策略统一。 基于你已经学习完上面的章节，你知道即使让 内存缓存 失效，图片请求依然会将图片存储在设备的磁盘上。如果你有一张图片，它指向同一个链接上，但是它改变得很快，那么你可能也不想让它存储在磁盘上。 你可以通过 .diskCacheStrategy() 方法改变Glide的 磁盘缓存策略 。与 .skipMemoryCache() 不同的是，它需要传入不同的枚举值，而不仅仅是布尔值。如果你想让磁盘缓存 失效 ，将 DiskCacheStrategy.NONE 作为参入传入即可： 这样的话，这张图片的一点磁盘缓存都不会有。然而，它默认会使用 内存缓存 。为了让两个缓存都失效，把它俩组合一下就好： 我们前面已经提到了，对于磁盘缓存，Glide不止一个选项。在知道有哪些选项之前，你要明白磁盘缓存是相当复杂的东西。例如，Picasso只是缓存完整图片。然而，Glide的缓存不仅缓存原图、完整的图片还有额外一些缩小的图片。 例如，如果你请求一张图片是1000 x 1000像素，然后你的ImageView是500 x 500像素，那么Glide会将这两个尺寸图片都缓存起来。 现在你应该明白磁盘缓存策略 diskCacheStrategy() 中，不同的枚举参数之间的区别了： 作为最后一个例子，如果你有一张图片，你知道会经常修改它并且会有各种不同的版本，那么把它指定为仅缓存原图是很有意义的。因此，我们可以使用 DiskCacheStrategy.SOURCE 来告诉Glide仅缓存原图即可： 由于Glide对于同一张图片可以采取不一样的的缓存方式，想要简单的清除某张图片的缓存不是一件容易的事。你需要找到这张图片所有的变体，然后针对性地让那个缓存失效。 这是一个相当繁琐的步骤， 官方文档 里讲解得非常清楚。 在本文，你学习了Glide缓存图片的基础知识，并且知道如何调整缓存策略。基于你的需求，在后续的博文里，我们将回到这个话题讲解更多高级的优化。然而，这篇文章已经提供了非常有效的方法让你可以好好地利用Glide的缓存了。 下周，我们将看看 良好的用户体验的另一个关键点：优先图片请求！

GLIDE作词：niki作曲：niki 编曲：niki壊れている记忆数えて思い出せば何を唱える？おとぎの国　また描いて深い森に迷い込んでいくuff65uff65uff65 あぁ不思议な魔法かけて汚れたドレス着せて甘い涙流せば全てが嘘になる求めている记忆忘れて騒ぎ出せば黒く染まれる子供骗し　また描いて长い夜に迷い込んでいくuff65uff65uff65あぁ言叶の魔法かけて大人の事情抜きで甘い涙流せば全てが音になる（ GLIDE ） あぁ全てが嘘になる不思议な魔法かけて汚れた梦を见せて黒い涙流せば　おとぎ话になる不思议の国　零れて赤い空に零れて黒い涙流せば　全てが梦で终わるuff65uff65uff65

有时在使用 RecyclerView时，View 可能被重用且保持了前一个位置的尺寸，但在当前位置会发生改变。为了处理这种场景，你可以创建一个新的 ViewTarget 并为 waitForLayout() 方法传入 true： 当你完成了对资源（Bitmap，Drawable 等）的使用时，及时清理（clear）你创建的这些 Target 是一个好的实践。即使你认为你的请求已经完成了，也应该使用 clear() 以使 Glide 可以重用被这次加载使用的任何资源 (特别是 Bitmap )。未调用 clear() 会浪费 CPU 和 内存 ， 阻塞更重要的加载 ，甚至如果你在同一个 surface (View, Notification, RPC 等) 上有两个 Target，可能会引发图片显示错误。对于像 SimpleTarget这种无法从一个新实例里跟踪前一个请求的 Target 来说，及时清理尤为重要。 如果你加载的是 Bitmap 或 GifDrawable，你可以判断这个可绘制对象是否实现了 Animatable： Android中的动画代价是比较大的，尤其是同时开始大量动画的时候。 交叉淡入和其他涉及 alpha 变化的动画显得尤其昂贵。 此外， 动画通常比图片解码本身还要耗时。在列表和网格中滥用动画可能会让图像的加载显得缓慢而卡顿 。为了提升性能，请在使用 Glide 向 ListView , GridView, 或 RecyclerView 加载图片时考虑避免使用动画，尤其是大多数情况下，你希望图片被尽快缓存和加载的时候。作为替代方案，请考虑预加载，这样当用户滑动到具体的 item 的时候，图片已经在内存中了。 虽然禁用交叉淡入通常是一个比较好的默认行为，当待加载的图片包含透明像素时仍然可能造成问题。当占位符比实际加载的图片要大，或者图片部分为透明时，禁用交叉淡入会导致动画完成后占位符在图片后面仍然可见。如果你在加载透明图片时使用了占位符，你可以启用交叉淡入，具体办法是调整 DrawableCrossFadeFactory 里的参数并将结果传到 transition() 中： 以前屏幕比较小，列表图片和一些图片加载展现的尺寸不大，所以就算有图片叠加问题不留意也看不出来。 但是最近的网络电视流行。图片加载尺寸越来越大这个问题就有可能比较严重了。 尤其进行TV开发者留意 应用程序(Applications)如果希望使用集成库和/或 Glide 的 API 扩展，则需要： 恰当地添加一个 AppGlideModule 实现。 (可选)添加一个或多个 LibraryGlideModule 实现。 给上述两种实现添加 @GlideModule 注解。 添加对 Glide 的注解解析器的依赖。 在 proguard 中，添加对 AppGlideModules 的 keep 。 程序库如果需要注册定制组件，例如 ModelLoader，可按以下步骤执行： 添加一个或多个 LibraryGlideModule 实现，以注册新的组件。 为每个 LibraryGlideModule 实现，添加 @GlideModule 注解。 添加 Glide 的注解处理器的依赖。 一个 [LibraryGlideModule] 的例子，在 Glide 的OkHttp 集成库 中： 程序库一定 不要 包含 AppGlideModule 实现。这么做将会阻止依赖该库的任何应用程序管理它们的依赖，或配置诸如 Glide 缓存大小和位置之类的选项。 此外，如果两个程序库都包含 AppGlideModule，应用程序将无法在同时依赖两个库的情况下通过编译，而不得不在二者之中做出取舍。 这确实意味着程序库将无法使用 Glide 的 generated API，但是使标准的 RequestBuilder 和 RequestOptions 加载仍然有效（可以在 选项 页找到例子） 应用程序可能依赖多个程序库，而它们每一个都可能包含一个或更多的 LibraryGlideModules 。在极端情况下，这些 LibraryGlideModules 可能定义了相互冲突的选项，或者包含了应用程序希望避免的行为。应用程序可以通过给他们的 AppGlideModule 添加一个 @Excludes 注解来解决这种冲突，或避免不需要的依赖。 例如，如果你依赖了一个库，它有一个 LibraryGlideModule 叫做com.example.unwanted.GlideModule，而你不想要它： 你也可以排除多个模块： 某些情形下，你可能希望只要图片不在缓存中则加载直接失败（比如省流量模式）。如果要完成这个目标，你可以在单个请求的基础上使用 onlyRetrieveFromCache 方法： 如果图片在内存缓存或在磁盘缓存中，它会被展示出来。否则只要这个选项被设置为 true ，这次加载会视同失败。 如果你想确保一个特定的请求跳过磁盘和/或内存缓存（比如，图片验证码 ），Glide 也提供了一些替代方案。 仅跳过内存缓存，请使用 skipMemoryCache() : 仅跳过磁盘缓存，请使用 DiskCacheStrategy.NONE : 这两个选项可以同时使用: //源码使用方式一 //用法二 //三 //4 //5 //6 //7 //8 //9 //10 //11 //12 //13 //14 //15 //16 //17 //18 //19 //20 //21 //22 //23 //24 //25 丰富的gilde使用方式，总有一款适合你

加载网络图片时第一次加载死活加载不出来，头像控件使用的是CircleImageView，最后换成ImageView试验，发现没有问题，这就找出问题所在了，就是CircleImageView这个控件和Glide之间的关系了。 查找相关资料后，找出问题所在以及解决方案如下： 1、使用Glide默认没有圆角转换的功能，需要使用自定义Transformation，但无法实现placeholder图片的圆角转换，但是圆角图片，使用CircleImageView，虽然CircleImageView继承ImageView，不能使用scaleType参数，否则报InflateException。CircleImageView 源码主动抛出的异常。 2、问题出现的原因就是使用自定义ImageView，如CircleImageView，通过Glide加载网络图片，且设置了占位符，如placeholder或error，则第一次不显示网络图片 3、解决办法有两种，一种是不使用占位符，另外一种则是不使用默认动画。 public static void glide(Activity activity, String imageUrl, ImageView imageView) { Glide.with(activity) .load(imageUrl) .dontAnimate() .placeholder(R.mipmap.zhan_course_new) .error(R.mipmap.zhan_course_new) .diskCacheStrategy(ALL) .into(imageView); } public static void glide(Activity activity, String imageUrl, ImageView imageView) { Glide.with(activity) .load(imageUrl) .error(R.mipmap.zhan_course_new) .diskCacheStrategy(ALL) .into(imageView); }

OpenAI最近发布了DALL-E 2.可看作是CLIP+GLIDE. GLIDE是一个扩散模型，想弄清楚DALL-E 2,需要先了解扩散模型及GLIDE的原理。 扩散模型（Diffusion Model）是一种图像生成模型，其余GAN,VAE等方法机制不同。 扩散模型包含两个阶段，从原图逐步到噪声的正向过程/扩散过程（forward/diffusion process）和从噪声逐步到原图的逆向过程（reverse process）。 逆向过程 逆向过程从一张随机高斯噪声图片xt开始，通过逐步去噪生成最终的结果x0 。这个过程是一个 Markov Chain ，正向/扩散过程 采用的是一个固定的Markov chain形式，即逐步地向图片添加高斯噪声： 可以直接获得任意程度的加噪图片，方便后续的训练。 模型训练 原图x0是本身有的，每一步添加的高斯噪声也是有的。所以训练过程是你想过程中，由xt去求得上一步xt-1,直到x0.加入类别条件能够比无类别条件生成获得更好的效果，这是因为加入类别条件的时候，实际上是大大减小了生成时的多样性。OpenAI的Guided Diffusion [4]就提出了一种简单有效的类别引导的扩散模型生成方式。Guided Diffusion的核心思路是在逆向过程的每一步，用一个分类网络对生成的图片进行分类，再基于分类分数和目标类别之间的交叉熵损失计算梯度，用梯度引导下一步的生成采样。这个方法一个很大的优点是，不需要重新训练扩散模型，只需要在前馈时加入引导既能实现相应的生成效果。 即在每一步过程中，在计算高斯分布的均值时加上方差和分类梯度项的乘积。基于这样的改进，不需要重新训练扩散模型，只需要额外训练一个分类器，就能够有效地在添加类别引导。扩散模型由于每一次逆向过程都要过至少一遍网络，所以总体生成速度通常还是比较慢的。 除了分类引导，还可以有文本，图像等多种引导方式。 基于文本条件的图像生成，即希望生成的图像符合文本的描述。 在逆向过程中，每个迭代步要对有噪声的图像和文本计算embedding相似度，作为引导。 带分类器的引导扩散模型缺点是，引导函数和扩散模型分别进行训练，不利于进一步扩增模型规模，不能够通过联合训练获得更好的效果。 感觉4是针对2的，与3无关。 无分类器的做法是 根据有条件和无条件两次的结果得到噪声高斯估计。 no-classifer guidence 可以更好的将条件信息加入到扩散模型的训练中去以得到更好的训练效果，但同时也会增加训练成本，因为要过两次模型。 其中算法的核心即将前面的类别条件更新为了文本条件： 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/449284962

壊れている记忆数えて思い出せば何を唱える？おとぎの国　また描いて深い森に迷い込んでいくuff65uff65uff65 あぁ不思议な魔法かけて汚れたドレス着せて甘い涙流せば全てが嘘になる求めている记忆忘れて騒ぎ出せば黒く染まれる子供骗し　また描いて长い夜に迷い込んでいくuff65uff65uff65あぁ言叶の魔法かけて大人の事情抜きで甘い涙流せば全てが音になる（ GLIDE ） あぁ全てが嘘になる不思议な魔法かけて汚れた梦を见せて黒い涙流せば　おとぎ话になる不思议の国　零れて赤い空に零れて黒い涙流せば　全てが梦で终わるuff65uff65uff65

原因，Glide图片加载是异步的，RecyclerView的Item复用机制会利用已绘制好的Item，因此会出现加载完成后，但Item的position已经改变了，Glide再加载到相应的position的item上面。解决方案是对比控件的Tag，如果用Glide加载则需要在res/value文件夹中新建一个ids.xml文件，设置一个Id，具体做法如下：a ``` if(!TextUtils.isEmpty(item.avatar)) { ivAvatar.setTag(R.id.image_id, item.avatar); if(ivAvatar.getTag(R.id.image_id) !=null&& TextUtils.equals(item.avatar, (String) ivAvatar.getTag(R.id.image_id))) { GlideImgManager.loadCircleHead(mContext, item.avatar, ivAvatar); } } ```

glide有三级缓存，首先会从内存读，内存没有就从磁盘读，再找不到就会从网络拉。对于默认的缓存目录，应用管理的清理缓存功能可以清理掉，清理软件也更容易清理。如果你自己定义，一来可以在自己的APP单独编写清理的逻辑，二来对于自己的调试也更清楚查看缓存路径，三来对于需要较长时间图片缓存的APP，也可以避免被清理软件清理掉。新版本(V4)的glide设置方法有了变化，可以参考http://blog.csdn.net/u013005791/article/details/74532091

u2003u2003先很负责任的说一下，这个内容也是百度来的，但是很不负责任的是，当初只记录解决方案，忘了记录是查看的哪篇博客了，这里先对不知道借鉴的谁表示感谢。无法分享链接，就厚着脸皮把（转）字去掉了，请大家谅解。 u2003u2003先提供一下 Android知识点——目录 的链接，然后让我们进入正题。 u2003u2003实际上，这篇博客所说的内容并不是所有人都可以用到，毕竟大多数时候，我们只需要展示图片，而并不需要知道图片的宽高；有的时候我们只需要知道展示的宽高（即ImageView）的宽高，不需要知道图片资源的实际尺寸。 u2003u2003但是需求千千万万嘛，以程序员的脑洞，怎么能想到产品的脑洞究竟有多大呢？我这里就遇到了一个需求，那就是需要在一个可缩放的图片上标注icon（类似地图上的marker）。这还不算完，毕竟在找到的图片缩放控件 PhotoView 中，我们点击到图片上后，是有点击点位在整个图片上的百分比坐标回调的。而多端通过百分比是很容易就能在图片中获取到相同的点位，并回显出对应的icon的（没办法，谁让我找的是方便计算百分比的呢），结果Web端优先做了这部分功能，使用的是在原图上的具体坐标。这样我百分比的计划自然就落空了，只能想办法计算出具体的点位。 u2003u2003因此获取图片的原始尺寸就是一个必不可少的环节，我刚刚百度了一下，查到 wangke_king 的 Android获取图片的宽度和高度 中使用的方法是： u2003u2003我这里没有亲测过，不过应该是没有问题，但是很遗憾我们的需求是在网络图片上做测量，所以这个方法也无法使用，不过如果其他有类似本地图片需求的，不妨尝试一下。而我之前找到的解决方案为： u2003u2003首先说明，上述的方法是可以实现图片的尺寸测量的，只是有一个小小的问题，那就是想要计算出Drawable的宽高，需要必须等到图片加载完成之后，尝试了使用view.post()，监听组件加载完成，但是并不是每次都能获取到Drawable的宽高，因此当初的解决方案是写了个两秒钟的定时器，每50毫秒测量一次，直到获取到值为止。这样的解决方案可谓是相当无脑了，而且还要消耗很多不必要的资源。 u2003u2003还好皇天不负有心人啊，终于找到了通过Glide获取图片宽高的方式： u2003u2003这样我们就可以通过回调，在Glide将网络图片注入到对应的图片组件的时候，得到图片的Bitmap，然后在通过Bitmap来获取图片的宽高。但是需要注意的一点是，Bitmap的泛型是需要手动去设置的哦。 u2003u2003另外SimpleTarget现在已经过时，暂时还没有查到。我搜索过SimpleTarget过时使用什么替换，有一些说法是使用BitmapImageViewTarget ，不过下面是实际测试结果。 图片链接： 百度图片-景色 测量结果: 图片信息： 如果不是我使用有误的话，BitmapImageViewTarget 是无法替换SimpleTarget ，实现测量图片原始宽高的功能的。

查找缓存使用 用完移除 源码中查看EngineKey-----相当于key，算法序列abcdsxxfaskldfjklf... 源码中查看Source-----相当于value(Bitmap)，调用系统转换成Bitmap 情景： 相册类的App经常需要同时展示大量的图片，这种情况下图片的质量可以低一点，因为加载速度优先于图片的质量。 解决办法： 我们可以设置译码的格式，在RequestOptions中加入.encodeFormat(Bitmap.CompressFormat.WEBP).encodeQuality(10))的选项，①encodeFormat的参数有Bitmap.CompressFormat.PNG，Bitmap.CompressFormat.JPEG，Bitmap.CompressFormat.WEBP（质量从高到低）；②encodeQuality设置的是0-100的int类型，一个质量百分比参数，越小质量越低。 情景： 大体的意思应该是同一个URL在不同的时间可能会指向不同的资源，所以同样需要实时更新。 解决办法相同 情景： 开发一款有头像的APP，我们修改了头像并且更新到了服务端，可是当我们点击查看大图时加载出来的还是原来的头像。 解决办法： 这是Glide强大的缓存带来的副作用，我们可以在RequestOptions中加入.diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE）.skipMemoryCache(true)的选项。那么缓存的功能就会全部关闭，从而使得每次都是从服务端加载，所以头像会是最新。 情景： 省流量模式的应用情景就是减少不必要图片的加载。 解决办法： 我们可以在RequestOptions中加入onlyRetrieveFromCache(true)的选项。那么图片就只会从缓存中读取，如果没有缓存则不加载图片，从而达到减少流量消耗的目的。

GLIDE作词：niki作曲：niki编曲：nikinicovideosm19511216壊れている记忆数えてko wa re te i ru ki o ku ka zo e te思い出せばo mo i da se ba何を唱えるna ni wo to na e ruおどきの国o do ki no ku niまた描いてma ta ka i te深い森に迷い込んでいくfu ka i mo ri ni ma yo i kon de i kuああa a不思议な魔法かけてfu shi gi na ma ho u ka ke te汚れたドレス着せてyo go re ta do re su ki se te甘い涙流せばa ma i na mi da na ga se ba全てが嘘になるsu be te ga u so ni na ru求めている记忆忘れてmo to me te i ru ki o ku wa su re te騒ぎだせばく染まれるsa wa gi da se ba ku ro ku so ma re ru子供骗しko do mo da ma shiまた描いてma ta ka i te长い夜に迷い込んでいくna ga i yo ru ni ma yo i kon de i kuああa a言叶の魔法かけてko to ba no ma ho u ka ke te大人の事情抜きでo to na no ji jyou nu ki de甘い涙流せばa ma i na mi da na ga se ba全てが音になるsu be te ga o to ni na ruGLIDE全てが嘘になるsu be te ga u so ni na ru不思议な魔法かけてfu shi gi na ma ho u ka ke te汚れた梦を见せてyo go re ta yu me wo mi se teい涙流せばku ro i na mi da na ga se baおとぎ话になるo to gi ha na shi ni na ru不思议の国　零れてfu shi gi no ku ni ko bo re te赤い空に零れてa ka i so ra ni ko bo re teい涙流せばku ro i na mi da na ga se ba全てが梦で终わるsu be te ga yu me de o wa ru～终わり～o wa ri

Glide 需要缓存的 图片资源 分为两类： Glide 的缓存机制使得 Glide 具备非常好的图片缓存效果，从而使得具备较高的图片加载效率。 下面，我将根据 Glide 缓存流程中的每个步骤 进行源码分析。 至此， Glide 的图片缓存 Key 生成完毕。 至此，创建好了缓存对象 LruResourceCache 即： 源码分析如下： 若上述两个方法都没获取到缓存图片时（即内存缓存里没有该图片的缓存），就开启新线程加载图片。 若无法从 内存缓存 里 获得缓存的图片， Glide 就会采用第2级缓存：磁盘缓存 去获取缓存图片 写入 内存缓存分为：写入 弱引用缓存 & LruCache 算法的缓存 写入 LruCache 算法 内存缓存的原理：包含图片资源 resource 的 EngineResource 对象的一个引用机制： 所以： 至此，实现了： 至此， Glide 的图片缓存流程解析完毕。 Android图片加载的那些事：为什么你的Glide 缓存没有起作用？ 不定期分享关于 安卓开发 的干货，追求 短、平、快 ，但 却不缺深度 。

区别是：image load指的是图像加载。glide指的是滑行，滑翔；滑音，延音；流逝，消逝。例句辨析：image load1、You can now interact with GRUB to define the specific kernel and initrd image to load. 我们现在可以与GRUB进行交互，从而定义要加载哪个内核和initrd映像文件。2、However, you do need to add an attribute: the src attribute, which specifies theimage to load. 但是需要增加一个属性src，它指定了要加载的图片。3、A hundred components using the same image will load faster than an applicationthat has two components using two images. 与含有两个使用两种不同图像的组件的应用程序相比，使用相同图像的100个组件装载起来要更快一些。glide1、Chances are the pilot was not getting dependable glide slope data. 飞行员错过了设定可靠的下滑道数据的大好机会。2、Give me an Arc Glide self-destruct sequence. 给我一个弧光战机的自毁程序。3、Marine and freshwater fishes closely related to the flying fishes but notable to glide. 飞鱼是近亲的海洋和淡水鱼类，但不能滑行。

这里分两个部分： ByteBufferWebpDecoder是最终webp动图资源解码器 先给出Glide加载webp动图的完整调用栈： 整个流程主要分三块： load ：通过RequestManager加载一个String 类型的model。 into：加载一个ImageView的目标控件作为target，然后通过RequestBuilder开始数据处理流程。 EngineJob以前的流程非常简单明确，这里着重看下DecodeJob部分的处理流程： 这里有个ModelLoader-LoadData-DataFetcher关系需要捋一下： DecodeHelper.java 这里modelLoaders是在Registry中由ModelLoaderRegistry来获取所有的models。这里model对应ByteBufferFileLoader，由他执行buildLoadData。 ByteBufferFileLoader.java 而LoadData是ModelLoader的内部类，它的属性包括一个DataFetcher，它就是最终加载数据的地方。 那么总结一下：首先是获取对应数据源类型的ModelLoader,ModelLoader初始化一个LoadData，然后LoadData通过内部关联的DataFetcher来正真去执行加载数据的操作！ 这里很显然对应的DataFetcher实例是LoadData初始化时传入的ByteBufferFetcher。回到SourceGenerator的startNext方法，最终调用ByteBufferFetcher的loadData。 当然这里数据获取的方式有很多种，有网络请求、有磁盘文件获取等等: 这里DataFetcher也可以自定义，举例： Glide网络请求默认使用的是HttpUrlConnection，这里可以替换为Okhttp请求。 做法是： 创建对应的ModelLoader，并且自定义一个OkHttpStreamFetcher来实现Okhttp网络请求功能，同时通过Registry去替换组件： 这里基本上图片资源获取就介绍完了。 资源获取成功后，会通过callback.onDataReady(result)进行回调，这个callback是通过参数传入的loadData.fetcher.loadData(helper.getPriority(), this),这里的this就是SourceGenerator SourceGenerator.java 这个cb是FetcherReadyCallback,在SourceGenerator初始化时传入 从SourceGenerator初始化出追这个cb，就是DecodeJob,这样最终获取的数据源通过两层callback传入了DecodeJob，准备进行解码处理。 DecodeJob.java onDataFetcherReady() -> decodeFromRetrievedData() ->decodeFromData()->decodeFromFetcher() 这个流程没什么可分析的，直接到decodeFromFetcher DecodeHelper.java 这里很显然又是去Registry拿的。如果有的话最终会返回一个LoadPath对象 继续往下走： 这里调用LoadPath的load方法，该方法调用loadWithExceptionList LoadPath.java 这里获取了一个decodePath，然后调用它的decode方法去执行具体的解码工作了。debug一个看看这里path是什么 这里就是文章开头说的客户端自定义添加webp动图解码组件。具体解码处理留到下一篇分析。 好的，最后再来简单总结下整个流程： 上层Glide作为客户端调用的主入口，通过RequestManager以及RequestBuilder收集图片源model以及目标控件target，创建一个对应的request交给EngineJob线程池去处理这个request，DecodeJob作为一个执行线程接收这个request任务，然后交由Generator选择处理方式，包括缓存还是网络请求等，而它通过获取Registry注册的对应的ModelLoader-LoadData-DataFetcher最终去获取图片数据。然后由Generator回调给DecodeJob，DecodeJob通过向Registry获取对应的LoadPath,最终匹配到对应的解码器DecodePath去执行解码操作。 后面就是将通过onSourceReady层层回调返回到SingleRequest，最终为目标控件设置webp动图资源。 整个数据转换流程为：

开发环境：电脑win7环境开发工具：androidstudio集成1在官网或者其他链接地址下载glidejar包，放到你的工程libs下面2在build.gradle文件的标签dependencies下添加glidejar的导入3为了方便使用，在你的工程中建工具类GlideUtil.java文件，添加你常使用的with方法END使用使用GlideUtil中的getInstance()单例调用其中的方法如果想要定制Glide的缓存策略，可以调用Glide的diskCacheStrategy方法，有四个参数，一般调用缓存所有版本的图像，同样这也是默认行为使用Glide的error方法得到加载失败时，展示的占位图如果想要进行图片缩放，则调用Glide中的centerCrop和fitCenter两个方法结合达到效果END注意事项Glide集成时最好选用最新的版本，去官网或者github上面下载最新的使用时，最好提取像上面的单例工具类，这样便于管理

DownsampleStrategy 策略 抽象类，Glide 提供以下 六种 策略。 默认 CenterOutside。 根据源图片宽高，和目标展示请求的宽高，计算一个 scale 比例。 FitCenter 策略 计算 requested 宽/高和 source 宽/高的比例，最小值选择。 如果 requested 都小，按照最大 scale 选择 采样率。 CenterOutside 策略 和 FIT_CENTER 相反。 如果 requested 都小，返回值<1。按照最小 scale 选择 采样率，即 source 和 request 比例最接近的。 AtLeast 策略 计算 source 宽/高 和 request 宽/高 比例，最小值 minIntegerFactor。 如果 minIntegerFactor 是0，表示至少一项 source 小于 requested，按照 1 等比返回。 source 都大时，minIntegerFactor 不是0，是最接近比例。 Integer highestOneBit() 方法，返回<=该值的一个2的幂次方数，(例，如果是3，则返回2。)，最终 返回比依然是 request / source。 AtMost 策略 source 宽/高 和 request 宽/高 比例，选择最大值，向上取整 maxIntegerFactor。 返回<= maxIntegerFactor 一个2的幂次方数 lesserOrEqualSampleSize。 如果取幂时变小，<< 翻倍操作，尽可能大。最终 返回比依然是 request / source。 CenterInside 策略 依赖 FIT_CENTER。 如果 FIT_CENTER 的 min 值 >1，说明 requested 宽高都大的情况，按照 1等比返回。 否则，按照 FIT_CENTER 值返回。 None 策略 不做处理，以 1f 等比返回。 SampleSizeRounding 表示选择 向上提高采样率 降低内存使用率，或者更高的图片质量 。 QUALITY 和 MEMORY 只有 AtMost 策略，选择 内存。其他策略 都是图片质量。 任重而道远

最近项目由于需要支持gif动图，所以把图片加载框架由 ImageLoader 切换到 glide ，因为需要支持长按保存图片，所以就需要找到 glide 加载后缓存的图片路径。 根据网上资料，最终找到 Glide 最终生成path的路径为： /data/data/your_packagexxxxxxx/cache/image_manager_disk_cache 对应的生成规则： com.bumptech.glide.load.engine.EngineKey#updateDiskCacheKey 问题转换为：获取url到缓存文件path的生成规则算法上 直接把获取函数贴出来：

slide,slip,glide,skid这组同义词的一般含义为“滑动”或“滑”。 (1).slide所表示的“滑动”含有这样几层意思：光滑的面接触，通常为加速运动。用于比喻时，表示不自主地陷入某种习惯等 For one agonizing moment, the dish was perched precariously on the bank of the canal, but it suddenly overbalanced and slid back into the water. 在令人坐卧不安的一瞬间，馅饼盘悬悬乎乎地停在运河岸边，然而它突然失去了平衡，滑回水中。 (2) slip 所表示的“滑”与slide相比，接触面更滑，但不象slide那样持续地滑动，而是突然的或短暂的滑动，如滑倒。用于比喻时，可以表示“口误”(a slip of the tongue)，“笔误”(a slip of the pen)；“悄悄地溜进……”(slip into…)“轻巧而迅速地穿过”(slip through)等等。 He was still mumbling something about hospitals at the end of the party when he slipped on a piece of ice and broke his left leg. 宴会结束时，他仍在咕哝着医院里的事。说着说着，他在一块冰上滑倒，跌断了左腿。 (3) glide 可以像slide那样持续地滑，但不一定像slide那样以面接触进行滑动。鸟在天空中翱翔，小船在水面荡漾，都可以用glide表示。这时虽有空气和水与运动着的鸟和船这样的物体之间的面接触，但与slide运动相比，可把这种面接触的摩擦力视为极小的数值，好象没有摩擦力一样。此外，诸如自行车顺着下坡路面自行滑动，和即将到站的火车靠其惯性作自行滑动，也可以用glide表示。 The albatross is the king of gliders. 信天翁是滑翔鸟类之王。 (4) skid 表示“打滑”。如汽车在结冰的道路上行驶有时会出现车轮不转动而车体向一侧滑动的现象。又如：高速行驶的汽车在急转弯时，车身向一侧的滑动。

在近期使用Glide4.0+版本的时候，需要进行图片加载进度的监听，于是查找各种资料实现该功能，便有了这篇记录。 笔者Glide为： 大致思路：通过Okhttp的拦截器，监听图片Url的加载进度(需要自己实现逻辑计算)，并回调！ 1，步骤1，将 OkHttpUrlLoader 添加到项目： 2，步骤2，将 OkHttpStreamFetcher 添加到项目： 3，步骤3，自定义拦截器和回调接口： 4，步骤4，计算加载进度，并在自定义的拦截器中使用： 5，在Glide中启用： 本文仅为记录，详细分析参考： 郭霖大神Glide系列文章

会的。解释：map存储的内容会直接放到内存里面，如果数据量足够在，超出程序可承受内存使用范围就会出现“内存溢出现象”。此情况多出现在数据库内存读取过程，读取的数据量过大，即使不内存溢出，也会大大的影响相应速度和运行速度，所以不建议大量数据的批量查询，只选择需要和展示的即可。

slip,slide,glide都有“滑动”或“滑”的意思。1).slip 所表示的“滑”与slide相比，接触面更滑，但不象slide那样持续地滑动，而是突然的或短暂的滑动，如滑倒。用于比喻时，可以表示“口误”(a slip of the tongue)，“笔误”(a slip of the pen)；“悄悄地溜进……”(slip into…)“轻巧而迅速地穿过”(slip through)等等。2) slide所表示的“滑动”含有这样几层意思：光滑的面接触，通常为加速运动。用于比喻时，表示不自主地陷入某种习惯等。(3) glide 可以像slide那样持续地滑，但不一定像slide那样以面接触进行滑动。鸟在天空中翱翔，小船在水面荡漾，都可以用glide表示。

===glide 3.9日志标签 Glide|GifHeaderParser|AnimatedGifEncoder|AssetUriFetcher|HttpUrlFetcher|LocalUriFetcher|MediaStoreThumbFetcher|CacheLoader|DecodeJob|Engine|EngineRunnable|LruBitmapPool|DiskLruCacheWrapper|MemorySizeCalculator|PriorityExecutor|PreFillRunner|IVML|ResourceLoader|StreamEncoder|BitmapEncoder|Downsampler|ImageHeaderParser|ImageVideoDecoder|BufferedIs|TransformationUtils|GifResourceDecoder|GifEncoder|RMFragment|RMRetriever|SupportRMFragment|GenericRequest|ViewTarget|ByteArrayPool|ContentLengthStream ====shell开启日志 adb shell setprop log.tag.glidetag VERBOSE ===shell关闭日志 adb shell setprop log.tag.glidetag ERROR

slip： 指不自觉地、偶然地滑动。glide： 指自由、顺畅地流动，也指不费力、无声响地滑动。slide： 通常多指与光滑表面保持接触并且迅速地连续滑动。skid： 着重指不自主地或失去控制地滑动，特指车轮在结冰或潮湿路面上的滑动，常暗含有危险存在的意味。skip： 指两脚交替轻地跳或跨的动作。

Glide3.0 ： 出现原因：看centerCrop()方法的源码可知,也是需要调用transform()方法的.所以前后共用CenterCrop会覆盖掉GlideRoundImage的效果 解决办法：2个效果同时放在transform里面就可以解决问题了。 Glide4.0 使用了glide4.0.0 +后，.transform方法参数改变，不能添加new CenterCrop(Context context)方法，修改GlideRoundTransform 继承CenterCrop 不在继承BitmapTransformation 如下： 然后引用： 就可以正常显示了

最近在弄一个功能，其中别人已经写好了图片显示，是用把url转成了String格式的，但是我需要一个bitmap格式来做图片保存，后来查看了Glide之后发现可以利用Glide把url加载出来获得bitmap资源。Glide中加载之后into到一个simpleTarget<Bitmap>里就可以得到Bitmap资源了。

操作步骤：打开贝壳找房，设置城市为“徐州”， 然后点击“二手房”图标进入“二手房列表页”， 向上滑动列表。 上图是Android Profiler抓取的运行时内存， 使用Picasso时Java堆占用了220.7M字节， 使用Glide时Java堆占用了85.8M。 直观上内存使用减少了一半。 Android8.0及后续版本将Bitmap缓存在Native层， 理论上不会因为缓存图片导致OOM； 而贝壳找房安卓app用户Android8.0以下占比64%左右， 优化图片内存管理对这部分用户有意义。 因为Glide比Picasso多了一个Context参数， 所有原来调用Picasso方法的地方都要修改。 二手房业务都使用LJImageLoader.java显示图片， 只需要扩展方法加个Context参数， 调用时多传入一个context即可。 Glide在内存上使用二级缓存， 即当前正在使用的activeResources(其实就是个map，保存了图片的弱引用)和LruCache(界面未显示的图片)。 在测试机魅族上LruCache默认只有16M字节， 而Picasso的LruCache在160M左右。 列表向上滑动时观察内存基本不变， 这是因为Glide及时回收了内存。 Glide比Picasso的2个优势： 1、因为Glide支持Activity/Fragment的生命周期， Glide在生命周期onStart函数里注册连接状态变化广播并继续处理当前界面图片任务； 在生命周期onStop函数里取消注册连接状态广播并暂停处理当前界面图片任务； 在生命周期onDestroy函数里将当前界面使用的activeResources里的资源移出并添加到LruCache中。 2、当前Activity A有很多个图片， 这时再启动Activity B、C、D， 虚拟机可能会gc隐藏的activity，从而释放当前app的内存。。 安卓主流图片三方框架Glide、Picasso、Fresco各有特点， 而Glide是谷歌推荐的图片库。 贝壳找房app安卓端用Glide替换Picasso的成本较小， 收益是64%使用android8.0以下用户不再出现OOM问题。

摘抄自网上的一段解释： alvik和ART都没有使用compacting garbage collector垃圾回收模式，这种模式中GC会遍历堆，同时把活跃对象移到相邻内存区域，让更大的内存块可以用在后续的分配中。因为安卓没有这种模式，就可能会出现被分配的对象分散在各处，对象之间只有很小的内存可用。如果应用试图分配一个大于邻近的闲置内存块空间的对象，就会导致OOM崩溃，即使总的空余内存空间大于要分配的对象的大小。 而且，同步GC时会暂停所有线程(包括UI主线程)以便进行GC，虽然暂停时间很短，但频繁的同步GC会造成页面卡顿，从而影响用户体验。 因此为了避免频繁的创建以及回收Bitmap对象，进而减少GC的出现，可以使用BitmapPool统一的管理Bitmap的创建以及重用。 因为Glide提供了LruBitmapPool方法，从而使用图片的加载进一步高效化，从上面的解释，简单概括就是避免Bitmap的频繁创建，提高复用，减少了内存抖动 内存抖动是由于短时间内有大量对象进出Young Generiation区导致的，它伴随着频繁的GC。 从图中大致可以了解到其LruBitmapPool调用流程（注意如果使用 into(target) 方法则不会使用LruBitmapPool机制），在位图转换的时候去查找LruBitmapPool中是否存在大小和配置信息相同的bitmap，有则返回 传入大小及配置信息来查找相匹配的位图 在调用LruBitmapPool.get方法获取到Bitmap后，通过如下方法将获取到的bitmap作为参数传给Canvas，在canvas中把inBitmap像素填充到进去，通过对象复用，很好的优化了内存抖动问题

APP首页用的是Fragment，然后用开源库Banner来实现轮播图，图片加载用的是Glide，然而一张都出不来。 使用Glide的依赖为 Glide4.0以上需要自定义一个类 build之后会生成一个GlideApp.这样就可以使用了。 如果你添加的依赖为 build的时候会报错，此时你需要在gradle的defaultconfig添加下面这句 这样就可以build成功。 在使用banner的时候需要设置图片加载器： 其中ImageLoader是banner中封装好的，我们只需要继承一下即可。 在这里需要注意的是glide中的上下文如果使用的是displayImage中的context，也可能导致加载图片不出来。从网上资料查阅得，Glide获取容器生命周期的机制与其他开源框架产生了冲突，故而导致图片加载失效 解决的方法有两种： 1、上下文需要填 2、换用其他的第三方图片加载 在这里使用的是ImageLoader。 依赖为： 在Application中初始化 然后再banner中设置 还有一种是9.0的系统导致图片显示不出来，因此需要在 设置android:usesCleartextTraffic="true"即可

Glide源码中显示图片需要明确Imageview的宽高，所以当ImageView宽高都是wrap_content时，是无法显示图像的。 解决方式： Glide官方推荐：override(Target.SIZE_ORIGINAL,Target.SIZE_ORIGINAL) 利用Glide CustomTarget 先拿到图片宽高，和已知的明确尺寸做比例换算得到另一个尺寸，使用LayoutParams重设imageview宽或高，再加载即可。

歌曲名:Glide Ii歌手:Peter Davison专辑:Glide/Star GazerI"m livin" love in the fast laneSeein" the world from an airplaneUh uhStrange little thing called loveTastin" the air as we"re racingSmilin" faces as we"re passingUh uhStrange little thing called loveThe air is clearGet out of hereBaby, grab your coat; let"s take a rideHold on to meAnd silver breezeLate into the nightOh, yell itGlide, Ooo, higher than the windowGlide, Ooo, out into the neon skyBaby, wanna glideI know that you want to(Ooo, glide, baby)Carryin" off into the air streamThe city"s un-so-restingTo muchStrange little thing called loveThe air is clearGet out of hereBaby, grab your coat and hitch a rideso come on "roundGo hit the townLate into the nightOh, yell itGlide, Ooo, higher than the windowGlide, Ooo, out into the neon skyBaby, wanna glideI know that you want to(Ooo, glide, baby)Glide, Ooo, higher than the windowGlide, Ooo, freeer than an airborn cloudBaby, fly aroundI know that you want to(Ooo, glide, baby)Glide,Freeer than the wind blows(Than than the wind blows, baby)Glide,Freeer than the wind blows(Than than the wind blows, baby)Oh, yell itGlide, Ooo, higher than the windowGlide, Ooo, out into the neon skyBaby, wanna glide (Wanna glide, yeah)I know that you want to(Ooo, glide, baby)Glide, Ooo, higher than the windowGlide, Ooo, freeer than an airborn cloudBaby, fly aroundI know that you want to(ooo, glide, baby)http://music.baidu.com/song/2806267

Universal Image Loader并不支持GIF。你可以使用Glide，这个是支持GIF。这个库也非常强大，Google就推荐使用。

使用Glide显示图片，如下代码：Glide.with(context) .load(imageUrl) .into(new SimpleTarget<GlideDrawable>() { @Override public void onResourceReady(GlideDrawable resource, GlideAnimation<? super GlideDrawable> glideAnimation) { //这里会执行两次 } });

Picasso和Glide都在jcenter上。在项目中添加依赖非常简单：Picasso1 2 3 dependencies { compile "com.squareup.picasso:picasso:2.5.1" } Glide1 2 3 4 dependencies { compile "com.github.bumptech.glide:glide:3.5.2" compile "com.android.support:support-v4:22.0.0" }

扩散模型(diffusion model)可以生成高质量的合成图像，尤其当基于某种条件引导(guidence)时，可以用多样性换保真性。针对基于文本条件的图像合成扩散模型，比较两种不同的指导策略：CLIP指导和无分类器指导。发现后者在照片写实度和标题相似性方面更受评估人员的青睐，并且通常会产生逼真的样本。使用无分类指导的 35 亿参数基于文本条件的扩散模型产生的样本比DALL-E的更受评估人员的青睐，即使DALL-E会使用昂贵的 CLIP 重排。此外，GLIDE(Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing)模型还可以微调进行图像修复，从而实现强大的文本驱动的图像编辑。本文在过滤后的数据集上训练了一个较小的模型，地址：https://github.com/openai/glide-text2im。 首先简单介绍扩散模型： 扩散模型通常包括两个过程，从信号逐步到噪声的正向过程/扩散过程（forward/diffusion process）和从噪声逐步到信号的逆向过程（reverse process） 逆向过程： 从一张随机高斯噪声图片 开始： 经过一个马尔可夫过程最终得到去噪结果 : 这个过程可以理解为基于上一步的生成结果 预测高斯分布的均值 和方差 ，然后在这个高斯分布中随机采样下一步的结果 。 正向过程： 基于预先设定的参数 逐步向图片中加入高斯噪声 其中：DDPM的训练过程，采用一个U-net结构的Autoencoder来对t时刻的噪声进行预测： ,网络训练的目标函数定义为： 以加噪图片作为输入，目标是预测所添加的噪声，此训练目标希望预测的噪声和真实的噪声一致。 均值表示为： 方差采用常数项。 Guided Diffusion: 在利用扩散模型生成图片的过程中加入类别条件的引导，即在每一步逆向过程中用一个分类网络对生成结果进行分类，然后基于分类分数和目标类别之间的交叉熵损失计算梯度，用梯度引导下一步的采样，不需要重新训练扩散模型，在逆向时加入引导就能实现相应的生成效果。 带条件的逆向过程定义为： 基于类别条件的逆向过程，可以由无条件的逆向过程结合生成结果的分类损失来度量， 是常量， 表示单独训练的分类模型。给每一步的逆向过程的高斯分布的均值加上scale，方差和分类梯度项的乘积 这样，不需要重新训练扩散模型，只需要额外训练一个分类器，就能够有效地在添加类别引导。但是每一步都要过分类模型并求梯度会引入比较多的额外计算时间。 Guided Diffusion的过程和基于优化的图像生成算法（即固定网络，直接对图片本身进行优化）有很大的相似之处。这就意味着之前很多基于优化的图像生成算法都可以迁移到扩散模型上。 Language Guided Diffusion 利用CLIP模型的文本编码器和图像编码器，在某一时刻计算逆向过程生成图像的image embedding和给定描述的language embedding，经过L2归一化之后计算余弦相似度，基于该相似度损失来计算梯度，文本引导函数定义为： 但是CLIP中的图像编码器在训练时没见过噪声图像，因此需要用噪声图像finetune一下图像编码器。 Image Content Guided Diffusion 图片引导意思希望生成图片与一张参考图相类似，不妨将参考图片记为 根据当前扩散过程参数获得对应的加噪图片 ，通过对比加噪图片与逆向生成图片在CLIP空间中的相似度损失得到引导函数 进一步可以加入更强的引导，即在空间结构上的相似性，对比image encoder空间特征图的L2范数 Image Style Guided Diffusion 类似地，可以通过计算加噪图片特征Gram矩阵与逆向生成图片特征Gram矩阵之间的L2范数来引导生成图片的风格靠近参考图片 如果将上述引导函数以一定的比例相加，即可得到多模态的引导函数。 Classfier-Free Diffusion Guidance 上述的各种引导函数，基本都是额外的网络前向 + 梯度计算的形式，这种形式虽然有着成本低，见效快的优点。也存在着一些问题：（1）额外的计算量比较多；（2）引导函数和扩散模型分别进行训练，不利于进一步扩增模型规模，不能够通过联合训练获得更好的效果。因此DDPM的作者提出了Classfier-Free的扩散模型，给噪声估计加入额外条件：训练扩散模型时，结合有条件和无条件两种训练方式，无条件时，将条件置为Null，从而得到一个同时支持有条件和无条件噪声估计的模型。在逆行过程中，该方法通过以下方式，结合有条件和无条件噪声估计得到结果（相当于时模拟了梯度）： 采用这种形式，对于每一种不同的引导类型，都需要重新训练扩散模型。 GLIDE: 利用no-classfier guidance的思想，将引导条件设置为caption： 使用与DALLE相同的大规模文本-图像对数据集，2048的batch size，训练了250万轮。更大的模型：算法采用了Guided Diffusion方法中相同的Autoencoder结构，但是进一步扩大了通道数量，使得最终的网络参数数量达到了3.5 billion 文章： GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models Denoising Diffusion Probabilistic Models Improved denoising diffusion probabilistic models Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis More Control for Free! Image Synthesis with Semantic Diffusion Guidance Classifier-Free Diffusion Guidance Zero-Shot Text-to-Image Generation On Fast Sampling of Diffusion Probabilistic Models Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis

Glide.clear() 就可以了

Recyclerview中的ImageView使用Glide加载图片同一item的图片大小出现变化,可以在ImageView的属性中添加android:adjustViewBounds="true"属性

参考： Glide —— 替换资源加载组件 Android Glide4.0+图片加载进度监听 主要的6文件： ProgressGlideModel , ProgressInterceptor , ProgressListener , ProgressResponseBody OkHttpUrlLoader , OkHttpStreamFetcher 问题一：设置监听进度后，全站所有的加载图片都会监听进度，明显感觉加载图片的速度慢了很多。 解决：原来是公司网速太慢，多试了几次发现去掉进度监听和不去都一样慢。

方式一：手机搜索车载连接1.点击车载界面上方的“媒体”。2.点击屏幕左下角的“选项”，左边会弹出选择栏。3.在选择栏里面点击“蓝牙音频装置”，会弹出“搜索音频装置”的选择栏。4.在“搜索音频装置的选择栏”点击“蓝牙音频装置”打开车载蓝牙的可见性，使车载蓝牙可以让手机搜索到。5.当车载处于这个界面后，便可以从手机端搜索到名为“MB Bluetooth”的蓝牙设备，点击并按照提示进行连接，便可成功连接到奔驰车载。方式二：车载搜索手机连接1.点击车载上方的“电话”，再点击左下方的“连接装置”，便会弹出“搜索电话”选择页面。2.在“搜索电话”的页面上，点击“从电话连接”，会弹出配对提示界面。3.在搜索之前请确认手机已经开机，蓝牙已经打开，并处于蓝牙设置界面。确认无误请在车载的配对提示界面，点击右下角的“开始搜索”。4.请耐心等待搜索结束，搜索结束后会弹出搜索结果，在“找到的电话”界面上下滑动找到您的华为手机并点击，按照提示进行配对连接。如未找到您的手机，请点击页面左上角的再次搜索，直至在“找到的电话”列表中，找到您的手机。温馨提醒：此两种操作可匹配的奔驰车型：2018 GLS Class、2018 GLA、2017 X Class、2017 V Class、2017 SLC、2017 Maybach-G Class、2017 GLS Class、2017 GLE、2017 GLC 、2017 G Class、2017 CLS Class、2017 CLA、2017 B Class、2017 A Class、2016 V Class、2016 SLC、2016 GLS Class、2016 GLE、2016 GLC、2016 E Class、2016 CLS Class、2016 CLA、2016 B Class、2016 A Class、2015 V Class、2015 GLE、2015 GLC、2015 CLS Class、2015 CLA、2015 B Class、2014 CLS Class等。

首先，加载本地视频文件（缩略图），不能用 方法，不然会显示不出来。 但是，加载本地的gif图片时需要用 方法，那样显示才会比较流畅，不然会出现卡顿，甚至出现图片显示不出来的情况 所以我都是做了以下的判断可以解决很多gif及视频文件缩略图显示。最后，glide有些gif图会显示不出来，报 错误，我还不知道怎么解决，如果有大神解决了的，说一下呗

附录1简单介绍了android开源的图片加载框架。在实际的开发中，虽然Glide解决了快速加载图片的问题，但还有一个问题悬而未决：比如用户的头像，往往用户的头像是从服务器端读出的一个普通矩形图片，但是现在的设计一般要求在APP端的用户头像显示成圆形头像，那么此时虽然Glide可以加载，但加载出来的是一个矩形，如果要Glide在加载过程中就把矩形图转换成圆形的，则需要在Glide之上引入一个开源项目：glide-transformationsglide-transformations在github上的项目主页是：https://github.com/wasabeef/glide-transformations 写一个例子说明。[java] view plain copypackage zhangphil.app; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle; import android.widget.ImageView; import com.bumptech.glide.Glide; import jp.wasabeef.glide.transformations.BlurTransformation; import jp.wasabeef.glide.transformations.CropCircleTransformation; import jp.wasabeef.glide.transformations.RoundedCornersTransformation; public class MainActivity extends AppCompatActivity { //我csdn博客头像 String url = "http://avatar.csdn.net/9/7/A/1_zhangphil.jpg"; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); //原图，是我博客的头像 ImageView image1 = (ImageView) findViewById(R.id.image1); Glide.with(this).load(url).crossFade(1000).into(image1); //原图 -> 圆图 ImageView image2 = (ImageView) findViewById(R.id.image2); Glide.with(this).load(url).bitmapTransform(new CropCircleTransformation(this)).crossFade(1000).into(image2); //原图的毛玻璃、高斯模糊效果 ImageView image3 = (ImageView) findViewById(R.id.image3); Glide.with(this).load(url).bitmapTransform(new BlurTransformation(this, 25)).crossFade(1000).into(image3); //原图基础上复合变换成圆图 +毛玻璃（高斯模糊） ImageView image4 = (ImageView) findViewById(R.id.image4); Glide.with(this).load(url).bitmapTransform(new BlurTransformation(this, 25), new CropCircleTransformation(this)).crossFade(1000).into(image4); //原图处理成圆角，如果是四周都是圆角则是RoundedCornersTransformation.CornerType.ALL ImageView image5 = (ImageView) findViewById(R.id.image5); Glide.with(this).load(url).bitmapTransform(new RoundedCornersTransformation(this, 30, 0, RoundedCornersTransformation.CornerType.BOTTOM)).crossFade(1000).into(image5); } } 布局则比较简单，是一个垂直方向的线性布局布局了5个ImageView，不再赘述。代码运行结果。附录：1，《Android图片加载与缓存开源框架：Android Glide》链接：http://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/45535693

你需要根据 Glide 官方介绍来进行：1，在根目录（project）的 build 文件中添加 repositories {mavenCentral()}2，在 app 的 build 文件中添加以下依赖dependencies {compile "com.github.bumptech.glide:glide:4.0.0"annotationProcessor "com.github.bumptech.glide:compiler:4.0.0"compile "com.android.support:support-v4:25.3.1"}3，实现一个自定义的类 继承 AppGlideModule import com.bumptech.glide.annotation.GlideModule;import com.bumptech.glide.module.AppGlideModule;@GlideModulepublic final class MyAppGlideModule extends AppGlideModule {}------------------------------------------------------详细配置信息请查看官方具体介绍： http://bumptech.github.io/glide/doc/download-setup.html

Glide.get(MainActivity.this).clearDiskCache(); Glide.get(MainActivity.this).clearMemory();