第一章——Activity的生命周期

本文深入探讨了Android中Activity的完整生命周期,特别是在异常重启时如何保存和恢复数据的方法。介绍了onSaveInstanceState()和onRestoreInstanceState()的使用,以及在onCreate()中检查savedInstanceState来恢复数据的过程。

问题总结:

1、Activity完整的生命周期

2、当打开第二个Activity并关闭时候的生命周期。

①、解释为什么onPause()方法不要有耗时操作

3、Activity发生异常重启的时候
问题:1、异常的原因 

4、Activity异常的生命周期

    1、如何保存数据和获取数据 2、发现一些控件会自动保存数据 原理是什么

5、Activity异常的解决办法

     ①、防止屏幕旋转,并重启Activity

     ②、当键盘改变的时候,改变布局。

 

 

 

回答:

1、当发生异常重启的时候,如何保存数据和获取数据

步骤:1、重写onSaveInstance()方法   2、重写onRestoreInstance()或者在onCreate()方法获取存储的数据。

详细步骤:

1、创建MainActivity

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        
    }
}
MainActivity

2、重写onSaveInstance();

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    //保存的数据
    private String data;
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        data = "重启保存";
    }

    @Override
    protected void onSaveInstanceState(Bundle outState) {
        super.onSaveInstanceState(outState);
        //将保存的数据存入Bundle中
        outState.putString("data",data);
    }
}
MainActivity

3、通过onCreate()获取数据

 @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        data = "重启保存";
        //当被重启的时候,savedInstanceState不为null且为onSaveInstanceState()中我们存储的数据
        if (savedInstanceState != null){
            data = savedInstanceState.getString("data");
        }
    }
MainActivity

4、通过onRestoreInstance()获取数据

    @Override
    protected void onRestoreInstanceState(Bundle savedInstanceState) {
        super.onRestoreInstanceState(savedInstanceState);
        data = savedInstanceState.getString("data");
    }
MainActivity

完整代码:

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    //保存的数据
    private String data;
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        data = "重启保存";
        //当被重启的时候,savedInstanceState不为null且为onSaveInstanceState()中我们存储的数据
        if (savedInstanceState != null){
            data = savedInstanceState.getString("data");
        }
    }

    @Override
    protected void onRestoreInstanceState(Bundle savedInstanceState) {
        super.onRestoreInstanceState(savedInstanceState);
        data = savedInstanceState.getString("data");
    }

    @Override
    protected void onSaveInstanceState(Bundle outState) {
        super.onSaveInstanceState(outState);
        //将保存的数据存入Bundle中
        outState.putString("data",data);
    }
}
MainActivity

 

转载于:https://www.cnblogs.com/rookiechen/p/5699120.html

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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