Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Picassoを半年使ってみた
Search
ninjinkun
August 20, 2014
Programming
4
1.9k
Picassoを半年使ってみた
Android の画像ライブラリPicassoを使ってみた事例です
ninjinkun
August 20, 2014
Tweet
Share
More Decks by ninjinkun
See All by ninjinkun
買収から2ヶ月でシステム統合した話
ninjinkun
0
94
Designer's and Engineer's Thinking Styles
ninjinkun
0
200
Launchable Webinar テストを効率化して生産性を上げる方法
ninjinkun
2
550
ディープリンクの 設計と実装 - iOSDC2017
ninjinkun
18
10k
スマートフォンアプリ開発における共創的な開発チーム
ninjinkun
61
19k
ReSwiftでアプリの状態管理 / Reactive Swift Meetup
ninjinkun
9
17k
フリルのアプリ開発今昔物語
ninjinkun
3
2.2k
プロトタイピング合宿によるデザインリニューアル
ninjinkun
1
3.1k
デザイナーが仕事をしやすいアプリエンジニアを考える
ninjinkun
4
670
Other Decks in Programming
See All in Programming
Claude Code派?Gemini CLI派? みんなで比較LT会!_20250716
junholee
1
690
はじめてのWeb API体験 ー 飲食店検索アプリを作ろうー
akinko_0915
0
160
The Evolution of Enterprise Java with Jakarta EE 11 and Beyond
ivargrimstad
0
440
20250704_教育事業におけるアジャイルなデータ基盤構築
hanon52_
5
1.2k
脱Riverpod?fqueryで考える、TanStack Queryライクなアーキテクチャの可能性
ostk0069
0
560
状態遷移図を書こう / Sequence Chart vs State Diagram
orgachem
PRO
2
250
CIを整備してメンテナンスを生成AIに任せる
hazumirr
0
180
Jakarta EE Meets AI
ivargrimstad
0
240
顧客の画像データをテラバイト単位で配信する 画像サーバを WebP にした際に起こった課題と その対応策 ~継続的な取り組みを添えて~
takutakahashi
4
1.4k
テストから始めるAgentic Coding 〜Claude Codeと共に行うTDD〜 / Agentic Coding starts with testing
rkaga
16
5.9k
おやつのお供はお決まりですか?@WWDC25 Recap -Japan-\(region).swift
shingangan
0
150
slogパッケージの深掘り
integral0515
0
110
Featured
See All Featured
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.4k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.5k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.9k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.3k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.4k
Side Projects
sachag
455
43k
Faster Mobile Websites
deanohume
308
31k
Designing for Performance
lara
610
69k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.5k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
60k
Transcript
1JDBTTPΛ ͬͯΈͨ OJOKJOLVO
w ࠓͷ༰IPUDIFNJ͞ΜͷΤϯτϦʹ͍͍ͩͨ ॻ͍ͯ͋Γ·͢ w ը૾ϥΠϒϥϦ1JDBTTPͷ͍ํ ! w Πϯλʔωοτʹײँ IUUQIPUDIFNJIBUFCMPKQFOUSZ
"OESPJEͷ8FCը૾ϩʔμʔ w 7PMMFZ w 6OJWFSTBM*NBHF-PBEFS w 1JDBTTP
7PMMFZ w (PPHMFۘ w ϝϞϦΩϟογϡɺσΟεΫΩϟογϡ w ΦϓγϣϯগͳΊ w /FUXPSL*NBHF7JFX w
*NBHF7JFXΛܧঝ w ը૾ϩʔυ෦ΛࣗͰॻ͘͜ͱͰ͖Δ͚Ͳʜ
6OJWFSTBM*NBHF-PBEFS w ݹ͔͘Β͋Δɺ҆৺ͷ࣮ w ๛ͳΦϓγϣϯ w ϝϞϦΩϟογϡɺσΟεΫΩϟογϡ w ΠϯλʔϑΣΠεएׯࡶ w
ը૾Λॖখ͢ΔΦϓγϣϯ͋Δ
1JDBTTP w ҆৺ͷ4RVBSFࣾ+BLF8IBSUPO࡞ w ؆ܿͳΠϯλʔϑΣΠε w ϝϞϦΩϟογϡɺσΟεΫΩϟογϡ w ؾͷར͍ͨΦϓγϣϯ w
ը૾ॖখϩʔυ w ϑΣʔυΞχϝʔγϣϯ
؆ܿͳΠϯλʔϑΣΠε w ͔͍͍ͬ͜ Picasso.with(context).load("http://i.imgur.com/DvpvklR.png").into(imageView);
؆ܿͳΠϯλʔϑΣΠε w ͔͍͍ͬ͜ 1JDBTTPXJUI HFU$POUFYU MPBE JNBHF63- QMBDFIPMEFS
3ESBXBCMFJNBHF@QMBDFIPMEFS FSSPS 3ESBXBCMFJNBHF@QMBDFIPMEFS DFOUFS$SPQ JOUP JNBHF7JFX
ΩϟογϡσϑΥϧτ w ΞϓϦέʔγϣϯώʔϓͷ·ͰΛϝϞϦΩϟο γϡͱͯ͠༻ w MBSHF)FBQʹͪΌΜͱରԠ w σΟεΫ༰ྔͷ·ͰΛσΟεΫΩϟογϡͱ͠ ͯ༻
3FTJ[Fػೳ w େ͖ͳ#JUNBQΛ*NBHF7JFXʹϩʔυ͢Δͱ0VU0G.FNPSZ ͕ग़ͨΓॏ͘ͳͬͨΓ͢Δ w *NBHF7JFXͷαΠζʹॖখͯ͠ಡΈࠐΉͷ͕Ԧಓ w -PBEJOH-BSHF#JUNBQT&⒏DJFOUMZ ! w
1JDBTTP͜ΕΛࣗಈͰͬͯ͘ΕΔ w ࣗͰΛ༩͑ͯSFTJ[FͰ͖Δ IUUQEFWFMPQFSBOESPJEDPNUSBJOJOHEJTQMBZJOHCJUNBQTMPBECJUNBQIUNM
ૉͷ*NBHF7JFX͕͑Δ w *NBHF7JFX͕ܧঝͰͳ͍ͷ͕ ྑ͍ w 3PVOEFE*NBHF7JFXͱࠞͥͯ ͍͔ͨͬͨ
ಡΈࠐΈ࣌ͷϑΣʔυ w σϑΥϧτ0O w ඞཁͳ͚ΕOP'BEF Λ͏ ! w ࣗલͰॻ͖͚ͨΕ$BMMCBDLͰॻ͚ͦ͏ ະݕূ
Picasso.with(context).load(“http://i.imgur.com/DvpvklR.png”).noFade().into(imageView);
ϩʔΧϧͷը૾औಘͰ͖Δ w ΪϟϥϦʔ͔Βը૾બ w ϑΝΠϧύεΛ1JDBTTPʹ৯ΘͤΔ w ϩʔΧϧϑΝΠϧɺ(PPHMF%SJWFͳͲΛҙࣝ͠ͳ ͯ͘ྑ͍ w &YJGΛಡΜͰը૾ճసͱ͔ͬͯ͘ΕΔ
w ͜ͷลΓ࠷ۙόάͬͯͨͷͰɺ͏ͱ͖ཁݕূ
ΧελϚΠζ w #VJMEFS w 1JDBTTPΠϯελϯεͷσϑΥϧτΛมߋͰ͖Δ w 5SBOTGPSNBUJPO w ը૾औಘޙͷมܗૢ࡞ w
ؙ֯ͱ͔ w $BMMCBDL w *NBHF7JFXʹೖ͢Δલͷૢ࡞ w Ξχϝʔγϣϯͱ͔
ϋϚΓͲ͜Ζ w PLIUUQΛೖΕͳ͍ͱඍົ w "OESPJEҎԼͰΩϟογϡ͕ޮ͔ͳ͍ w ύϑΥʔϚϯεѱ͍ؾ͕͢Δ ཧ༝ෆ໌ w
ίʔυಡΜͰͳΜͰ͔Θ͔Βͳ͔ͬͨ
ϋϚΓͲ͜Ζ w ௨৴ํ๏ʹΑͬͯ5ISFBE1PPMͷ͕มΘΔ w (ຊ (ຊ 8J'Jຊ w ඞͣ(ͰνΣοΫ͢Δ͜ͱ w
ݸਓతʹ͜ͷػೳཁΒͳ͍ʜ w &YFDVUPSΛࣗલͰηοτ͢Ε֎ͤΔ
·ͱΊ w 1JDBTTPखܰͰ͍͍͢8FCը૾ϩʔμʔ w ͏ͱ͖PLIUUQΛೖΕ·͠ΐ͏ w 1JDBTTPίʔυ͔͍͍ͬ͜ͷͰษڧʹͳΓ·͢
࣭ٙԠ w ࠷େαΠζΛదʹܾΊ͓͔ͯͳ͍ͱ00.Ͱམͪ Δͱࢥ͏͕Ͳ͏͍ͯ͠Δ͔ w ฐࣾͷը૾ͦ͜·Ͱେ͖͍ͷ͕ͳ͍ͷͰɺ ·ͩݟ͕ͳ͍