Android开发学习笔记:Intent的简介以及属性的详解

转载自Android开发学习笔记:Intent的简介以及属性的详解


一.Intent的介绍

Intent的中文意思是“意图,意向”,在Android中提供了Intent机制来协助应用间的交互与通讯,Intent负责对应用中一次操作的动作、动作涉及数据、附加数据进行描述,Android则根据此Intent的描述,负责找到对应的组件,将 Intent传递给调用的组件,并完成组件的调用。Intent不仅可用于应用程序之间,也可用于应用程序内部的Activity/Service之间的交互。因此,可以将Intent理解为不同组件之间通信的“媒介”专门提供组件互相调用的相关信息。

二.Inten启动组件的方法

Intent可以启动一个Activity,也可以启动一个Service,还可以发起一个广播Broadcasts。具体方法如下:

组件名称

方法名称

 

Activity

startActvity( )

startActivity( )

 

Service

startService( )

bindService( )

 

Broadcasts

sendBroadcasts( )

sendOrderedBroadcasts( )

sendStickyBroadcasts( )

三.Intent的属性

Intent有以下几个属性:

动作(Action),数据(Data),分类(Category),类型(Type),组件(Compent)以及扩展信(Extra)。其中最常用的是Action属性和Data属性。

1.Intent的Action属性

Action是指Intent要完成的动作,是一个字符串常量。SDK中定义了一些标准的Action常量如下表所示。

Constant

Target component

Action

ACTION_CALL

activity

Initiate a phone call.

ACTION_EDIT

activity

Display data for the user to edit.

ACTION_MAIN

activity

Start up as the initial activity of a task, with no data input and no returned output.

ACTION_SYNC

activity

Synchronize data on a server with data on the mobile device.

ACTION_BATTERY_LOW

broadcast receiver

A warning that the battery is low.

ACTION_HEADSET_PLUG

broadcast receiver

A headset has been plugged into the device, or unplugged from it.

ACTION_SCREEN_ON

broadcast receiver

The screen has been turned on.

ACTION_TIMEZONE_CHANGED

broadcast receiver

The setting for the time zone has changed.

 下面是一个测试Action常量的例子:

main.xml:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" 
    android:orientation="vertical" 
    android:layout_width="fill_parent" 
    android:layout_height="fill_parent" 
    > 
    <TextView    
        android:layout_width="fill_parent"   
        android:layout_height="wrap_content"   
        android:text="@string/hello" 
        /> 
    <Button   
        android:text="测试Action属性" 
        android:id="@+id/getBtn" 
        android:layout_width="wrap_content"   
        android:layout_height="wrap_content"   
        /> 
</LinearLayout> 


深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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!
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