Activity生命周期

本文主要介绍了Android中Activity的生命周期,包括正常情况下的onCreate、onStart等各阶段及功能,还阐述了异常情况下的生命周期。异常情况一是资源相关系统配置变化,如旋转屏幕,二是资源内存不足杀低优先级Activity,同时说明了数据保存恢复机制。

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Activity生命周期

先附上一张官网的lifeCycle图:

activity_lifecycle在这里插入图片描述

  1. onCreate()

    activity正在被创建,可在该方法中做些初始化的操作(initViews,initData…)

  2. onStart()

    activity正在被启动,此时activity已经可见,但还未到前台,未能获取到焦点,不能与用户交互

  3. onResume()

    activity已经启动,已经到前台,已获取到焦点,可与用户交互

  4. onPause()

    activity可见但已不在前台,已丢失焦点,不能与用户交互

  5. onStop()

    activity即将停止,已不可见,可做些轻量级的回收工作

  6. onRestart()

    activity重新启动,如果用户按下home键或菜单键或熄屏后,再次重新打开该activity时会执行该方法

    此时的生命周期为:onPause------onStop-----onRestart-----onStart-------onResume

  7. onDestroy()

    activity即将被销毁,在此方法中做释放资源等回收操作

以上是正常情况下的activity的生命周期,但是有时会出现一些异常情况导致activity被杀死。

异常情况下的生命周期

1.资源相关的系统配置发生变化导致activity被杀死并重新创建

比如当前activity是竖屏状态,如果旋转屏幕,由于系统配置发生了变化默认情况下activity会被销毁并重新创建。

onPause-------onSaveInstanceState(可能在onPause之前或之后)----------onStop--------onDestroy------onCreate----onStart--------onRestoreInstanceState------onResume

特别说明:onSaveInstanceState只有在activity异常终止的情况下,activity有可能被系统回收,该方法才会被调用。

以下情况下会被调用:

  • 用户按下home键,菜单键,熄屏
  • 旋转屏幕

在onSaveInstanceState和onRestoreInstanceState中系统自动做了一些保存恢复工作,比如文本框中用户输入的数据,RecyclerView滚动的位置等。关于保存和恢复view层次结构,系统采用的是委托思想,activity委托window保存数据,window再委托deccorView,一层一层的向下传递,类似于view的绘制流程,事件分发机制

2.资源内存不足导致优先级低的activity被杀死。

activity的优先级由高到低依次为:

前台activity-----------正在和用户交互的activity

可见但非前台activity-------------activity可见但是位于后台无法和用户交互,activity上弹出个Dialog

后台activity---------------已经执行了onStop

当系统内存不足时,系统会按照优先级的高低杀死目标activity所在的进程,并在后续通过onSaveInstanceState保存和恢复数据。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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