FragmentActivity和Activity的具体区别在哪里

本文介绍了FragmentActivity的作用及其在不同Android版本中的应用方式。当最低支持版本为API level 11及以上时,可以使用常规Activity;而在更低版本时,则需依赖FragmentActivity以确保Fragment的正常工作。

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fragment是3.0以后的东西,为了在低版本中使用fragment,就要用到android-support-v4.jar兼容包,而fragmentActivity就是这个兼容包里面的,它提供了操作fragment的一些方法,其功能跟3.0及以后的版本的Activity的功能一样。也就是说,3.0版本以后,如果可以在Activity中直接使用Fragment了,而不需要FragmentActivity来包装了。
下面是API中的原话:
FragmentActivity is a special activity provided in the Support Library to handle fragments on system versions older than API level 11. If the lowest system version you support is API level 11 or higher, then you can use a regular Activity.
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例GUI设计,确保方案的可复现性实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性泛化能力。
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