Android-IPC之一

本文介绍了在Android中如何通过配置AndroidManifest文件实现多进程,并探讨了多进程可能带来的问题,如静态成员和单例模式失效、线程同步机制失效等。

Android开启多进程模式:

最常用的方法是在AndroidMenifest文件中指定 android:process属性

 <activity android:name=".MainActivity">
            <intent-filter>
                <action android:name="android.intent.action.MAIN" />
                <category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
            </intent-filter>
        </activity>
        <activity android:name=".Main2Activity"
            android:launchMode="singleInstance"
            android:process=":remove">
        </activity>
        <activity android:name=".Main3Activity"
            android:process=".everzc">
        </activity>
        <activity android:name=".Main4Activity"
            android:launchMode="singleInstance"
            android:process="com.zc.myapplication.remove">
        </activity>
    </application>

此处可以看到我们定义的:remove   .everzc   com.zc.myapplication.remove分别在3个不同的进程中

:remove   是以:开头的进程 属于当前应用的私有进程  不可以同其他应用组建跑在一个进程中

除此之外其他应用可以通过shareUID的方式跑在一个进程中

多进程带来的主要问题有:

1.静态成员和单例模式完全失效

2.线程同步机制完全失效

3.sharepreferences的可靠性下降

4.Application会多次创建



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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