Android 入门 Activities 页面间的跳转

本文介绍Android应用中如何使用Intent实现不同Activity之间的通信。通过实例演示了如何创建Intent并利用它来启动新的Activity,同时展示了如何在目标Activity完成任务后返回到前一个Activity的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Intent是什么?

一个App有很多个页面,切换页面就需要启动Activity
Activity之间通过Intent来通信

显示Intent

在项目文件目录中的app——java下的第一个文件新建一个Activity项目(推荐 empty Activity)

这里我是把主页面命名为MainActivity01
设置好新的页面名称后,设置一个MainActivity按钮来跳转到新的Activity

public class MainActivity01 extends AppCompatActivity {
    //在MainActivity的Java文件中进行编辑

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main01);

        Button btn01=(Button) findViewById(R.id.btn01);
    //声明一个按钮btn01
        assert btn01 != null;
    //以下代码使用代码辅助可以轻松写出
        btn01.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View view) {
                Intent intent=new Intent(getApplicationContext(),Activitydemo02.class);
                //Activitydemo02就是要跳转过去的新页面
                startActivity(intent);
        //设置Intent通信
            }
        });

    }
}

跳转之后

1、如果要设置一个按钮返回上一个页面,直接:

//设置“上一步”按钮的监听事件
        Button button_back01=(Button) findViewById(R.id.button_back01);
        assert  button_back01!=null;
        button_back01.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View view) {
                finish();   //关闭页面
            }
        });
内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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