activity生命周期

本文深入解析了Android系统中应用的生命周期管理和进程分类,包括Activity的状态变化、完整生命周期流程以及不同进程类别的功能与作用,同时阐述了内存管理策略。

 

       Android会根据组件的重要程度将系统中的每个进程分别分为5大类:

前台进程,可见进程,服务进程,后台进程,空进程。  

                Android系统会随时终止后台进程,为前三种进程释放内存,空进程是提供一种缓存机制,以便下次启动应用缩短时间。

 

       Activity从创建到关闭,经历的4种状态:活跃,暂停,结束,已被销毁或未启动。

 

 

       Activity完整的生命周期:从调用onCreate()创建到最终调用onDestroy()回收Activity的过程。

 

       可见Activity的生命周期:指onStart()/onRestart()开始到onStop()结束的这段过程。

 

       活跃Activity的生命周期:指从onResume()到onPause()的过程。这段时间用户不仅可以看到Activity,而且通过屏幕能获得焦点。onPause之前,onSaveInstanceState()将被调用,是为了保持Activity的用户界面信息到Bundle中,使得Activity下一次变得活跃时能够呈现和上一次一样的用户界面。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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