startActivityForResult调用问题

④ Django创建用户中心应用users,扩展用户信息 本章配套视频教程 Django创建用户中心应用users,扩展用户数据 在settings.py文件中配置项目 1、语言配置:LANGUAGE_CODE = 'zh-hans’ 2、时区配置:TIME_ZONE = 'Asia\Shanghai’ 3、模板路径配置:‘DIRS’: [os.path.join(BASE_DIR, ‘templates’)], 并创建templates文件 阅读详情

有两个Activity,A,B,由A启动B,并传数据给B,B在经过处理后把数据传回给A。举个例子,A是主程序,B是设置参数的Activity,在B修改设置后,要让A重新读取设置,就要用到回传数据.主要是两个函数startActivityForResult onActivityResult
先是A传B:


    Bundle bd = new Bundle();
             bd.putString("Dir", "/sdcard/");
    Intent intent=new Intent();
    intent.putExtras(bd);
      intent.setClass(main.this,location.class);
    startActivityForResult(intent,2);
            //这里的2是我随便写的,代表requestCode,就是用来做个标记,网上的例子好像都是写requestCode,
        //结果我在测试时A没接收到,这里必须填正数
然后就是B接收再传回:


Intent it = new Intent(); 
it.putExtra("Dir",(String) tv1.getText());
setResult(2, it);//2与前面的A里的2对应
finish();
A里的接收代码:


    protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
    //B返回时触发
     }


具体例子,参考。。。
http://www.apkbus.com/android-19507-1-1.html

逆强化学习:从专家示范中学习策略 逆强化学习(Inverse Reinforcement Learning,简称IRL)是强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)的一个子领域,它的目标是从专家的行为中学习策略。在传统的强化学习中,智能体通过与环境交互,根据奖励信号来学习一个策略。而在逆强化学习中,我们没有直接的奖励信号,而是通过观察专家的行为来推断出奖励函数,从而学习到一个与专家类似的策略。逆强化学习作为强化学习的一个重要子领域,在许多实际应用场景中都取得了显著的成功。 阅读详情

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i丹明扬
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