日拱一卒(九)

1.前台服务与普通服务的区别?如何创建前台服务?

前台服务:不会由于系统内存不足的原因导致被回收

普通服务:会由于系统内存不足的原因导致被回收

创建前台服务:

public class MyService extends Service {
	……
	@Override
	public void onCreate() {
		super.onCreate();
		Notification notification = new Notification(R.drawable.ic_launcher,
"Notification comes", System. currentTimeMillis());
		Intent notificationIntent = new Intent(this, MainActivity.class);
		PendingIntent pendingIntent = PendingIntent.getActivity(this, 0, notificationIntent, 0);
		notification.setLatestEventInfo(this, "This is title", "This is content", pendingIntent);
		startForeground(1, notification);
		Log.d("MyService", "onCreate executed");
	}
	……
}


1.Service,stopService,bindService,而unBindService只能调用一次,否则抛异常。

2.多次startService其onCreate只在第一次调用,onStartCommand,onStart每次都调用;多次bindService,onBind只执行一次。

3.如有bindService,在Activity销毁之前必须调用onUnbindService,否则抛异常。

4.service是否销毁的条件:startService必须stopService,bindService必须unBindService;开启绑定和解绑停止的顺序不一定一致。即:

开始先start后bind,结束先stop后unbind与先unbind后stop效果相同。

2.IntentService与普通Service的区别:

Service :Service的代码都是默认运行在主线程,在此开启用于处理耗时操作的线程,需要手动停止服务

IntentService:onHandleIntent()运行在子线程中,且子线程会在服务销毁的时候停掉。

3.最佳实践之Android定时任务设计:

Java Timer 和Android 的Alarm都可以实现。Timer有一个明显的短板,它并不太适用于那些需要长期在后台运行的定时任务。每种手机都会有自己的休眠策略,Android手机会在长时间不操作的情况下自动让CPU进入到睡眠状态,这就有可能导致Timer中的定时任务无法正常运行。而Alarm机制则不存在这种情况,它具有唤醒CPU的功能,即可以保证每次需要执行定时任务的时候CPU都能正常工作。需要注意,这里唤醒CPU和唤醒屏幕完全不是同一个概念,千万不要产生混淆。

ELAPSED_REALTIME:让定时任务的触发时间从系统开机开始算起,但不会唤醒CPU

ELAPSED_REALTIME_WAKEUP:同样表示让定时任务的触发时间从系统开机开始算起,但会唤醒CPU

RTC:让定时任务的触发时间从1970110点开始算起,但不会唤醒CPU

RTC_WAKEUP:让定时任务的触发时间从1970110点开始算起,但会唤醒CPU

SystemClock.elapsedRealtime():获取到系统开机至今所经历时间的毫秒数

System.currentTimeMillis():获取到1970110点至今所经历时间的毫秒数。

public class LongRunningService extends Service {

	@Override
	public IBinder onBind(Intent intent) {
		return null;
	}

	@Override
	public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
		new Thread(new Runnable() {
			@Override
			public void run() {
				Log.d("LongRunningService", "executed at " + new Date(). toString());
			}
		}).start();
		AlarmManager manager = (AlarmManager) getSystemService(ALARM_SERVICE);
		int anHour = 60 * 60 * 1000;  // 这是一小时的毫秒数
		long triggerAtTime = SystemClock.elapsedRealtime() + anHour;
		Intent i = new Intent(this, AlarmReceiver.class);
		PendingIntent pi = PendingIntent.getBroadcast(this, 0, i, 0);
		manager.set(AlarmManager.ELAPSED_REALTIME_WAKEUP, triggerAtTime, pi);
		return super.onStartCommand(intent, flags, startId);
	}

}
public class AlarmReceiver extends BroadcastReceiver {

	@Override
	public void onReceive(Context context, Intent intent) {
		Intent i = new Intent(context, LongRunningService.class);
		context.startService(i);
	}

}


注意:alarm从Android 4.4版本变得不准AlarmManagersetExact()方法来替代set()方法,就可以保证任务准时执行了




内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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