Andriod的七大生命周期

Android中的Activity生命周期总结 主要介绍了Android中的Activity生命周期总结,本文讲解了Activity四大基本状态、Activity七大生命周期函数、切换横竖屏触发的生命周期事件等内容,需要的朋友可以参考下 立即下载
@Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

    }
    @Override
    protected void onDestroy(){
        super.onDestroy();
        Log.v("MainActivity","onDestroy");
    }
    @Override
    protected void onPause(){
        super.onPause();
        Log.v("MainActivity","onPause");
    }
    @Override
    protected void onRestart(){
        super.onRestart();
        Log.v("MainActivity","onRestart");
    }
    @Override
    protected void onResume(){
        super.onResume();
        Log.v("MainActivity","onResume");
    }
    @Override
    protected void onStart(){
        super.onStart();
        Log.v("MainActivity","onStart");
    }
    @Override
    protected void onStop(){
        super.onStop();
        Log.v("MainActivity","onStop");
    }

四旋翼滑模控制:从理论到Simulink实现 本文深入探讨了四旋翼滑模控制的理论与Simulink实现,对比了其相较于PID控制在抗干扰和鲁棒性方面的显著优势。文章详细介绍了从精确动力学建模、内外环滑模控制器设计到指令解算的完整流程,并分享了Simulink仿真搭建、参数调试及抗扰性能验证的实战经验,帮助工程师掌握在复杂环境下提升四旋翼稳定性的进阶技能。 阅读详情

相关推荐

从交换机安全配置,看常见局域网攻击

前言 构建零信任网络,自然离不开网络准入(NAC),这就涉及到交换机的一些安全测试,于是有了此文《从交换机安全配置看常见局域网攻击》。 交换机安全配置 如本文标题所说从交换机安全配置看常见的局域网攻击,那么下面提到的各种攻击方式,自然是建立在交换机安全配置之上来说的。我们通过h3c官方提供的《H3C 交换机安全加固手册》和《安全配置指导》,从这两份手册可以看出交换机支持的安全配置非常多,基本已经覆盖了各种我们熟知局域网攻击。下面就挑几个典型的攻击方式进行演示。 arp欺骗 【一>所有资源获取&lt

kali_Ma的博客 1万+

Android:Activity的七个生命周期方法以及四个生命状态

Activity的七个生命周期方法 onCreate:开启activity的第一个方法,这个方法会初始化setContentLayout()方法(屏幕绘制) onStart:onCreate()方法完成后,此时activity进入了onStart()方法,当前activity是用户可见状态,但是还不能交互,再此课做一些动画的初始化操作。 onResume:onStart()后activity进入onResume方法,当前activity状态属于运行状态,(Running),此时的activity可见可交互

悠然的博客 7751

Jetson nano/nx使用麒麟arm版向日葵实现远程控制

Jetson nano/nx使用麒麟arm版向日葵实现远程控制1、安装向日葵软件2、运行Sunlogin Client3、向日葵闪退问题4、重启系统5、重启后黑屏问题 特别提醒: 本博客的第3步切换桌面管理环境到lightdm,存在重启后开机黑屏的风险,我在自己的nano/nx上都没有问题,但帮一个同学的nx配置时,切换到lightdm,重启开机却出现了黑屏,所以执行第3步的话要有心理准备,黑屏解决方法见第5步,特此提醒。

胡乱学点东西 2万+

android生命周期(详细总结)

1、android生命周期图   2、activity三种状态 (1)active:当Activity运行在屏幕前台(处于当前任务活动栈的最上面),此时它获取了焦点能响应用户的操作,属于活动状态,同一个时刻只会有一个Activity 处于活动(Active)。 (2)paused:当Activity失去焦点但仍对用户可见(如在它之上有另一个透明的Activity或Toast、AlertD

now_android 3万+

手把手教你用T630芯片开发USB3.0数据采集卡(含FPGA对接避坑指南)

本文详细介绍了如何使用国产T630芯片开发USB3.0数据采集卡,包括FPGA对接的避坑指南。T630作为国产替代方案,相比传统CYUSB3014芯片,具有更高的传输带宽(实测410MB/s)和更完善的开发支持。文章从硬件设计、固件开发到上位机调试,提供了全流程的技术细节和优化技巧,助力开发者快速实现工业级数据采集系统。

weixin_42531163的博客 619

Oracle EBS AP 应付模块核心实现逻辑(极简骨架 + 分层拆解 + 业务流转 + 分录 + 核心表)

Oracle EBS AP应付模块采用四层逻辑架构:1)主数据层统一管控供应商基础信息;2)发票负债层通过三单匹配校验生成应付账款;3)付款核销层实现负债冲减;4)SLA层自动生成财务凭证。核心流程包括发票验证(匹配PO/收货单)、付款核销(全额/部分冲账)、会计分录自动生成(通过SLA引擎)。模块严格遵循"无匹配不负债、无验证不入账"原则,与采购、库存等模块深度集成,实现从供应商创建到付款核销的完整业务闭环,确保应付账款准确性和审计追溯能力。

金牌架构师 439

Android 生命周期

Android生命周期相关知识

weixin_52610823的博客 3170

PDBfixer: PDB修补蛋白残基

PDBFixer是一款专门用于修复蛋白质数据库(PDB)文件常见问题的工具。它能自动处理X射线晶体学结构中常见的缺陷,包括缺失氢原子、不完整侧链、非标准残基等问题。该工具提供三种使用方式:图形界面、命令行和Python API,支持添加缺失原子(全部/重原子/氢原子)、替换非标准残基、补全缺失残基等功能。特别适用于分子动力学模拟前的预处理,可自动添加水盒子并调整离子浓度。用户可通过简单命令或自定义脚本实现复杂修复流程,内置非标准残基替换表确保结构标准化。

Protein Designer的博客 933

Android开发之生命周期(App、Activity)

应用程序(App)和活动(Activity)的生命周期是Android开发中的重要概念。了解这些生命周期方法可以帮助开发者更好地管理资源、优化性能并提高用户体验。通过合理地使用这些生命周期方法,开发者可以确保应用或活动在各种情况下都能够稳定、流畅地运行。在开发过程中,遵循这些生命周期方法是至关重要的,以确保应用的稳定性和性能。

不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员 2949

单板电源设计(LDO、DC/DC)

高速电路设计的电源架构 在电路设计中,一块单板往往涉及多种电源,常见的如5V/3.3V/2.5V/1.8V/1.5V/1.2V/1V0.9V/0.75V等,如此多种类的电源不可能都直接通过背板从电源板获得。一般,单板仅有一种或者两种输入电源,如48V或12V,再由它们产生单板上器件所需要的电源。 单板如何由输入电源生成所需电源,常见有两种架构:集中式电源架构和分布式电源架构。 ...

sinat_15677011的博客 8327

KylinOS 离线安装 MinIO【图文步骤】

在国产操作系统 KylinOS 中安装 MinIO,详细步骤...

甘蓝的专栏 1534

Android 7个生命周期及之间的区别

Android 7个生命周期:onCreate()、onStart()、onResume()、onPause()、onStop()、onDestroy()、onRestart()。 (1)onStop()和onPause()区别: onStop()是在失去焦点不可见时被调用。 onPause()是在失去焦点但仍然可见时(只是不能与用户交互,如有对话框弹出时,这时底下的activity仍然

QDKCY_RainBoy的专栏 905

天气预测模型:基于时间序列分析的数学建模与实战案例

目录引言时间序列分析介绍使用Matlab进行天气预测实战案例:天气预测结论天气预测一直是气象学和相关领域的重要研究问题之一。数学建模是进行天气预测的有效方法之一,其中时间序列分析是常用的技术。在本篇博客中,我们将介绍时间序列分析的基本原理,演示如何使用Matlab进行模型建立和预测,并通过一个实战案例来展示模型的应用和分析。时间序列分析是一种用于分析和预测时间序列数据的统计方法。天气数据通常具有时间依赖性和随机性,因此时间序列分析可以帮助我们了解天气的变化趋势和规律,并提供对未来天气的预测。时间序列分析通常

YOLO 1545

Andriod基础知识了解一下

Andriod 小解 四大组件 Activity 与用户交互的页面 生命周期 oncreate (启动时候执行,只执行一次) onstart(在oncreate 后执行,只执行一次) onresume (用户与界面交互时候执行) onrestart(暂停状态重新启动 activity,且只有执行了stop 以后才会执行) onpause(界面可见不可交互) onstop(界面不可见不可交互) ondetory(销毁actvity的时候执行) 启动模式 standard : 标准模

HeiYanMin的博客 708

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

Android之Activity生命周期简介

概述 有图有真相,所以先上图: 上图是从Android官网截下的Activity的生命周期流程图,结构非常清晰,它描述了Activity在其生命周期中所有可能发生的情况以及发生的先后顺序,下面就将结合此图详细介绍一下Activity的生命周期。 --- --- Activity四大基本状态 Activity生命周期一般分为四个基本状态,分别是活动状态(running),暂停状态(pau...

diechenhua0451的博客 357

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Andriod开发之二十:Android开发笔记(序)写在前面的目录

https://blog.youkuaiyun.com/aqi00/article/details/50038385 知识点分类 一方面写写自己走过的弯路掉进去的坑,避免以后再犯;另一方面希望通过分享自己的经验教训,与网友互相切磋,从而去芜存菁进一步提升自己的水平。因此博主就想,入门的东西咱就不写了,人不能老停留在入门上;其次是想拾缺补漏,写写虽然小众却又用得着的东西;另外就是想以实用为主,不求大而全,但求...

随意的风的专栏 1208

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

最新学习Android开发只要这些东西,Android篇_学习andriod开发,头条面试失败简历锁多久

有任何问题,欢迎广大网友一起来交流,分享高阶Android学习视频资料和面试资料包~偷偷说一句:群里高手如云,欢迎大家加群和大佬们一起交流讨论啊!网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!

2401_84563287的博客 794

flutter全屏时钟!2024年Android工作或许更难找,附超全教程文档_2024andriod和flutter(1)

其实客户端开发的知识点就那么多,面试问来问去还是那么点东西。所以面试没有其他的诀窍,只看你对这些知识点准备的充分程度。so,出去面试时先看看自己复习到了哪个阶段就好。(以下体系的复习资料是我从各路大佬收集整理好的)历时半年,我们整理了这份市面上最全面的安卓面试题解析大全包含了腾讯、百度、小米、阿里、乐视、美团、58、猎豹、360、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目。熟悉本文中列出的知识点会大大增加通过前两轮技术面试的几率。

2401_84557402的博客 287

安卓开发fragment之间的切换_可以帮你搞定95%以上的安卓面试Github高星学习笔记...

该文档在Github上收获10K+star的Android面试神技(这参数,质量多高就不用我多说了吧)非常全面,包涵Java、Kotlin、Android、移动UI框架部分(Flutter为主)、数据结构与算法、常用的开源库、计算机网络认识7大模块,整理成PDF文档后内容共有2056页,真题问题十分具体,解析内容也非常详细,图文结合,源码解析。已经帮很多人拿下互联网一线公司的offer。《Andr...

weixin_39760721的博客 81

安卓工程师面试题,Android开发者出路在哪?成功拿下大厂offer

前言 今年上半年其实就已经有了换工作的想法,奈何疫情原因和岗位缩减,加之信心不足,到六月底投递了百度的Android岗位,本以为像我这种非211、985没工作经验的渣渣只能被直接pass,结果却意外的收到了电话,真是受宠若惊.经过电面,技术三面,然后就是等通知到最后拿到了OFFER,如梦一般,当时还是挺激动的。 这是我印象深刻的一道题,很明显它是我的第一次,那时我去一家公司(暂时叫它T公司吧)面试外派到韩国三星的工作机会。T公司的面试官是一个叫Bely架构师,显然那个时候Android开发是稀缺资源,知道S

m0_57064331的博客 131

Android基础-Activity生命周期

旁白 想通过写博客去反映自己所学的东西,去记录自己一点一滴的进步。 Activity生命周期 Activity类中总共定义了7个回调方法,下面对这7个方法进行详细介绍,并通过例子使我们更好地理解Activity的生命周期。 onCreate() 这个会在活动第一次被创建的时候调用。你应该在这个方法中完成活动的初始化操作,比如说加载布局、绑定事件等。 onStart() 这个方法在活动由不可见变为可...

语桥的博客 1874

Android的生命周期

activity七个方法 onCreate():当Activity第一次被实例化的时候系统会调用,整个生命周期只调用1次这个方法。通常用于初始化设置,为Activity设置所要使用的布局文件,为按钮绑定监听器等静态的设置操作。 onStart():当Activity可见未获得用户焦点不能交互时系统会调用。 onRestart():当Activity已经停止然后重新被启动时系统会调用。 onResume():当Activity可见且获得用户焦点能交互时系统会调用。 onPause():用来存储持久数据。到这一

weixin_44911775的博客 1546

Activity

1.Activty A B间切换,生命周期的7个方法 执行A.startAvtivity(B),A.finish() 代码响应执行顺序:A.onPause(),B.onCreate(),B.onStart(),B.onResume(),A.onStop(),A.onDestroy().   执行A.startAvtivity(B) 代码响应执行顺序:A.onPause(),B.onCreat

1795

Android开发四大组件和生命周期及setFlags

Activity 生命周期是 Android 开发中最重要的概念之一,它描述了 Activity 从创建到销毁的整个过程。是 Android 中用于控制 Activity 启动行为的重要方法,它通过设置各种标志(flags)来影响 Activity 的任务栈(Task)和启动模式。这些组件构成了Android应用的基本框架,开发者通过组合使用这些组件来构建功能丰富的应用程序。理解这些标志对于控制应用导航流程和任务栈行为非常重要,合理使用可以创建更符合预期的用户体验。

百锦再的博客 1万+

Android生命周期详解

最近在看任玉刚老师的开发艺术探索,记录一下。 Android生命周期分为两部分: 一、典型情况下的生命周期。 二、异常情况下的生命周期。 一、典型情况下的生命周期 典型情况下的生命周期指在有用户参与的情况下,Activity所经过的生命周期的改变,正常情况下,Activity的常用生命周期就只有下面七个。 /*1.onCreate: 每个Activity在写代码的过程中都会看见这个函数, 是声明周期的第一个方法。 一般做一些资源和数据初始化的工作, 比如绑定相对应的资源布局s

梦芯洛尘 1万+

Android Activity常用生命周期函数

在Activity中主要有7个常用的周期函数,他们分别是: (一)onCreate 在Activity对象被第一次创建时调用 注: 从另一个Activity返回到前一个Activity时,不会调用该函数 (二)onStart 当Activity变得可见时调用该函数 (三)onResume 当Activity开始准备与用户交互时调用该方法 注: 也可以理解为当Activity加载完毕,...

weixin_30568715的博客 246
上一篇: MongoDB服务的启动
下一篇: Android横竖屏处理的三种方式
CEJ-盐井
博客等级 码龄17年 10粉丝 19原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值