基础 | Activity

本文围绕Android的Activity展开,介绍了活动中Menu的使用、显示与隐式Intent、基于Intent的通信方式。还阐述了活动周期、活动被回收的处理方法、启动模式,以及BaseActivity和ActivityCollector的简单使用,最后给出启动活动的最佳写法,助力团队开发。

1. 活动中使用Menu

复写 OnCreateOptionsMenu(Menu menu) // 创建菜单 返回值要为TRUE,不然菜单不可见
复写 onOptionsItemSelected(MenuItem item) // 设置监听器 通过Item.getId() 来判断点击的菜单

2. 显示Intent

startActivity(new Intent(activit, OtherActivity.class)) Intent 可以存储键值对数据

3. 隐式Intent

Intent构造方法不指定目标Activity,而是制定action,故名为隐式Intent

参数作用注释
action设置Activity能相应的动作一个Activity只能相应一个Action
category进一步细化Activity的相应域Activity可以存在多个category,满足一个即可
data设置相应Activity接受的数据类型比如调用电话

上面三个属性都是在Activity注册文件中的<intent-filter>标签下设置。类似于网页的过滤器

4. 基于Intent的通信

  • 向下传递 Intent.putExtra("KEY","VALUE")
  • 返回数据 startActivityForResult(intent , 请求码)。然后在onActivityResult(请求码,返回码,数据)中监听即可。请求码负责区别不同的返回。返回码用于区别成功失败,数据为Intent类型。

5. 活动周期

  • 执行顺序 create-start-resume-pause-stop-destroy ,还有restart
  • 当前activity不可见的时候会执行到stop,返回则从restart开始执行
  • 当前Activity部分不可见,例如弹出dialog,执行到onPause
  • onPause执行一定比新Activity的onResume先执行。所以onPause中不能使用耗时操作

6.活动被回收的处理

  • 活动被回收之前会调用其onSaveInstaceState(Bundle outState)
  • 重建时候,在onCreate(Bundle savedInstanceState)检查Bundle是否为空即可

7. 启动模式

  • standard模式,每次startActivity都会创建一个新的实例,即时其已经存在栈中
  • SingleTop模式,若要启动的活动在栈顶,就不生成新的。否则生成新的实例
  • singleTask,若启动的活动在栈中,连续弹栈,直达要创建的实例出现在栈顶
  • singleInstance,主要解决不同应用之间Activity共享问题,创建独立的返回栈
    详细内容见《第一行代码》P64

8. BaseActivity和ActivityCollector的简单使用

一键退出应用,打印程序运行状态等

9. 启动活动的最佳写法

活动A启动活动B时候,需要携带参数param1和param2

普通写法:

Intent intent = new Intent(FirstActivity.this , SecondActivity.class);
intent.putExtra("param1","data1");
intent.putExtra("param2","data2");
startActivity(intent);

优化写法

SecondActivity.startActivity(FirstActivity.this , "data1", "data2");

// SecondActivity.class

public static void startActivity(Context context, String data1,String data2){
  Intent intent = new Intent(context , SecondActivity.class);
  intent.putExtra("param1","data1");
  intent.putExtra("param2","data2");
  context.startActivity(intent);
}

优点:activity之间接口明确,有利于团队开发

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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