splash screen制作的两种方法

本文介绍两种实现Android应用启动时闪屏效果的方法:一是通过创建一个专用的Activity并使用线程控制显示时间;二是利用Handler结合Runnable延迟执行跳转。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.splash);
 
    // thread for displaying the SplashScreen
    Thread splashTread = new Thread() {
        @Override
        public void run() {
            try {
                int waited = 0;
                while(_active && (waited < _splashTime)) {
                    sleep(100);
                    if(_active) {
                        waited += 100;
                    }
                }
            } catch(InterruptedException e) {
                // do nothing
            } finally {
                finish();
                startActivity(new Intent("com.droidnova.android.splashscreen.MyApp"));
                stop();
            }
        }
    };
    splashTread.start();
}

 

就是闪屏的activity中 加入一个线程 然后其他主activity就可以了

2.

/** Called when the activity is first created. */
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
  super.onCreate(savedInstanceState);
  setContentView(R.layout.splash);
  new Handler().postDelayed(new Runnable(){
      @Override
      public void run() {
        finish();
        startActivity(new Intent("com.droidnova.android.splashscreen.MyApp"));
      }
  }, _splashTime);
}

 

### H20 算力优化及性能指标分析 #### INT8 和 FP16 的性能提升 英伟达H20在INT8和FP16精度下的表现尤为突出,其设计旨在最大化推理效率并降低延迟。相比前代产品,H20通过架构改进实现了更高的吞吐量,在INT8模式下提供了显著增强的TOPS(Tera Operations Per Second),而在FP16模式下则提升了TFLOPS(Tera Floating-point Operations Per Second)。这种优化使得H20成为机器学习模型部署的理想选择[^2]。 #### FLOPS 性能对比 就FLOPS而言,H20相较于前一代GPU有明显进步。具体来说,它不仅提高了单精度浮点运算能力(FP32),还大幅增强了混合精度计算的支持力度,这对于需要高精度与高效能平衡的应用场景尤为重要。此外,借助Tensor Core的新特性,H20能够在特定工作负载中实现更高倍率的速度增益。 #### 功耗管理与 TDP 设计 功耗方面,尽管H20拥有更强悍的处理能力和更大的晶体管数量,但由于采用了先进的制程技术和高效的电源管理系统,整体能耗得到了有效控制。对于GB300、B300以及HGX平台上的配置版本,各自的热设计功率(TDP)均经过精心调整以适应不同的应用场景需求。例如,在数据中心环境中运行时,即使面对极高负荷的任务也能保持稳定而持久的表现。 #### 前代产品的比较 当我们将目光投向前几代NVIDIA GPU时可以发现,无论是从原始算力还是实际应用效能来看,H20都树立了一个新的标杆。特别是在针对AI训练和推理任务进行了专门调优之后,无论是在每瓦特性能还是单位面积内的计算密度上都有所突破。这表明相对于早期型号如V100或A100等,新一代硬件已经迈入了一个全新阶段——即更加注重可持续发展的同时追求极致性能。 ```python # 示例代码展示如何查询 NVIDIA GPU 的基本规格信息 (伪代码) import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetPowerUsage(handle) print(f"Current Power Usage: {info / 1000} W") ```
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