广播

本文介绍了一种在Fragment之间传递数据的方法——使用广播。详细解释了如何在Fragment中发送和接收广播,包括创建广播接收器、注册及取消注册的过程。

使用环境:

    比如在fragment跳转界面扫描二维码的时候

           在fragment跳转手机相册选择照片并返回的时候

   不能使用fragment   直接去接受这个放回结果,

    (因为可以在fragment中startActivityForResult()   但是不能在fragment中onActivityResult()   这时候就需要一个广播)

1 发送广播:

Intent intentDelete;
public void sentBroadcastDelete(String s) {
    if (intentDelete == null) {
        intentDelete = new Intent();
        intentDelete.setAction("index");//广播频道
    }
    intentDelete.putExtra("userId", s);//广播中携带的key 和对应的value
    sendBroadcast(intentDelete);
}

 这样,这个广播就发送出去啦。

2 在接收信息界面声明接收的广播:

/**
 * 声明接收扫描结果的广播,
 */
class ReceiveBroadCast extends BroadcastReceiver {
    @Override
    public void onReceive(Context context, Intent intent) {
        if ("index".equals(intent.getAction())) {
            ToastUtil.showToast("index接收到用户ID:" + intent.getStringExtra("userId"));
        }
    }
}

 3 在接收广播的界面进行初始化广播,即可在第2步中接收到广播携带的消息

//注册接收的广播
receiveBroadCast = new ReceiveBroadCast();
IntentFilter filter = new IntentFilter();
filter.addAction("index");
getActivity().registerReceiver(receiveBroadCast, filter);

4 界面消失取消广播

  @Override
    public void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        if (receiveBroadCast != null) {
            getActivity().unregisterReceiver(receiveBroadCast);
        }

    }

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【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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