Android退出应用程序终极方法

本文介绍了如何通过自定义Application类实现Android应用程序中Activity的管理,包括添加、获取、结束以及结束所有Activity的方法,并提供了使用方法和注意事项。

首先,我们将管理Activity的功能通过一个扩展的Application类来实现。

注意,为了在我们自己的应用程序中使用这个自定义的Application类,而不是默认的Application类。需要在Manifest文件中修改一下<Application>的属性( android:name)

例如:

使用方法:

方法1: 之后我们在所有的activity的oncreate方法中通过getinstance得到一个MyApplication的实例,然后调用addActivity方法把当前的activity加入到stack中,如果要退出应用程序只需要调用AppExit方法即可。

方法2: 自定义一个继承Activity类的BaseActivity

后续的Activity 都集成这个BaseActivity就可以了。

Android的官方文档中写到”没有必要自定义Application类”

There is normally no need to subclass Application.

但事实上,通过逆向工程国际大厂的Android应用,我发现各厂都自定义了Application类用以实现Global变量操作和Activity管理。所以我们也学习一下吧~(你也有兴趣通过逆向工程来借鉴一下别人的Android应用?别急,后续的教程里会陆续介绍的。)

以上的代码只是基本的Activity管理方案,以此为框架,我们可以加入更多关于Acitivity的管理方法以及其他全局变量的操作。

欢迎访问 http://www.mobiletuts.me 一个及时更新的Android开发教程网站

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值