4、Android 碎片(Fragment)基础全解析

Android 碎片(Fragment)基础全解析

在 Android 开发中,碎片(Fragment)是一个非常重要的概念,它可以让我们更灵活地构建用户界面。下面我们就来详细了解一下碎片的相关知识。

1. 碎片的基本概念

1.1 视图层次结构

碎片的视图层次结构由视图对象组成,这些视图对象与 Android 其他地方使用的视图是相同类型的。所以,你对视图的所有了解同样适用于碎片。

1.2 初始化参数

除了视图层次结构,碎片还有一个作为初始化参数的 Bundle。和活动(Activity)类似,碎片可以被系统自动保存并在之后恢复。当系统恢复碎片时,它会调用默认构造函数(无参数),然后将参数 Bundle 恢复到新创建的碎片中。后续对碎片的回调可以访问这些参数,并使用它们将碎片恢复到之前的状态。因此,你必须做到以下两点:
- 确保你的碎片类有一个默认构造函数。
- 在创建新碎片时立即添加参数 Bundle,以便后续方法可以正确设置你的碎片,并且系统在必要时可以正确恢复你的碎片。

1.3 活动与碎片的关系

一个活动可以同时包含多个碎片。如果一个碎片被另一个碎片替换,碎片切换事务可以保存在返回栈(Back Stack)中。返回栈由与活动关联的碎片管理器管理,它控制着返回按钮的行为。碎片知道它所关联的活动,并可以通过该活动获取其碎片管理器,还可以通过活动访问活动的资源。

1.4 保存状态

和活动类似,当碎片被重新创建时,它可以将状态保存到一个 Bundle 对象中,这个 Bundle 对象会被传递给碎片的 onCreat

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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