38、Android开发:服务与设计哲学全解析

Android开发:服务与设计哲学全解析

1. 服务介绍

在Android开发中,服务(Service)是一种在后台运行,执行长时间运行操作而不提供用户界面的组件。服务主要分为两种类型:启动服务(Started Services)和绑定服务(Bound Services)。

1.1 启动服务

启动服务具有无界生命周期,即使没有Activity可见时也可能保持活动状态。为避免因内存不足被系统终止,这种服务应作为前台服务启动,系统会赋予其较高优先级,并通过通知让用户知晓后台工作。

在Android 8.0(API级别26)之前,启动服务可以从空闲/后台应用调用并持续运行。但Android 8.0引入了新限制,仅允许前台应用、前台服务,以及在应用进入后台后的几分钟内、接收到高优先级Firebase云消息(FCM)、广播或执行通知中的待定意图时启动服务。

对于大多数用例,如果有替代方案,应避免使用服务。例如,作业调度器(Job Scheduler)是在应用后台运行时调度操作的最佳实践替代方案。

启动服务的创建步骤如下:
1. 创建一个继承自 Service 的类,实现 onBind 方法,对于启动服务,此方法可返回 null ,表示无调用者可绑定到该服务。示例代码如下:

import android.app.Service;
import android.content.Intent;
import android.os.IBinder;

publ
【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改进中。
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