Activity 生命周期(一)

本文介绍了 Android 开发中 Activity 的生命周期,详细解释了从 oncreate() 到 onDestroy() 的各个回调方法的作用及其调用时机,有助于开发者更好地理解并管理 Activity 的状态。

   工作也好几年了,但是一直没有在博客上发表过任何文章。导致学过的东西好长时间不用都忘得差不多了。现在要开始养成好的编程习惯了。呵呵!
   最近android很火,公司正好没有什么事情。翻书看看。随便来写几句,以备日后查看。言归正传!

 

 上面这幅图完整的描述了android的生命周期,下面对各个方法做个介绍。

1. 当Activity第一次启动的时候调用首先调用oncreate()方法。我们可以在这个方法中设置布局文件,添加监听器等操作。

 

2.onStart()      是Activity能被我们看到的时候调用。

 

3.onResume() 是Activity能够获得用户焦点的时候调用。

 

4.onPause()  当启动另一个Activity 首先调用第一个Activity的onPause。 (onPause方法有可能是用户来电等操作时调用,我们可能保留当前Activity的数据)

 

5.onStop(); 是Activity用户不可见的时候调用

 

6.onRestart();如我们点击回退按钮时,如果此Activity没有被Destroy是调用Restart方法,而不是调用oncreate()方法。

 

7.onDestroy() 是Activity销毁时调用。如调用 finish()和系统资源不够用时此Activity用户有不可见调用。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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