Activity生命周期与启动模式

最新推荐文章于 2025-06-23 12:49:47 发布
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博客聚焦于Activity的生命周期与模式。详细探讨Activity在不同阶段的状态变化，以及各种模式的特点和应用场景，有助于开发者更好地理解和运用Activity，提升移动应用开发的质量和效率。

安卓学习笔记06：Activity生命周期与启动模式
howard2005的专栏
09-15 1327
安卓生命周期、安卓启动模式
Android笔记：Activity生命周期以及启动模式
weixin_55879210的博客
07-16 833
Activity（活动）是Android四大组件之一，是一种展示型的组件，用于向用户直接地展示一个界面，并且可以接受用户信息从而进行交互。四大组件中，只有Activity用户可以感知到，其他三个组件，对用户来说都是不可感知的。
Android基础学习笔记6: Activity生命周期与启动模式
m0_63691734的博客
11-10 1150
Android基础学习笔记6: Activity生命周期与启动模式
Android——Activity生命周期与启动模式
AkaiC的博客
09-20 1633
本章主要介绍内容： Android的生命周期分析 典型情况下的生命周期分析 异常情况下的生命周期分析 Activity的启动模式 Activity的LaunchMode Activity的Flags IntentFilter的匹配规则 Android的生命周期分析典型情况下的生命周期分析在正常情况下，Activity会经历如下生命周期：
activity生命周期，启动模式详解
qq_41692931的博客
08-29 697
Activity生命周期详解，activity数据保存和恢复
Android Activity生命周期和启动模式
huaihong1986的博客
08-02 1113
当一个具有singleTask模式的Activity请求启动后，比如Activity A，系统首先会寻找是否存在A想要的任务栈，如果不存在，就重新重建一个任务栈，然后创建A的实例后把A放在栈中。如果存在A所需的任务栈，这时要看A是否在栈中有实例存在，如果存在的话，就会把A上面的其他Activity的实例clear，将A调到栈顶并调用它的onNewIntent方法，如果不存在，就创建A的实例，并把A压入栈中。action的匹配规则是Intent中的action必须能够和过滤规则中的action匹配。
Activity的生命周期和启动模式
m0_59162559的博客
03-29 1806
启动Activity的请求会由Instrumentation处理，然后通过Binder向AMS发请求，AMS内部维护了一个Activity栈并负责栈内Activity的状态同步，AMS通过ActivityThread去同步Activity状态，从而完成生命周期方法调用。
【Android】Activity 的生命周期和启动模式
LiuYaoheng的博客
06-23 1028
本文简单介绍了 Android 中 Activity 的状态、生命周期和启动模式
【Android】Activity生命周期与五种启动模式
Patrick_yuxuan的博客
07-25 1510
Android会不惜一切代价让它存活下来，甚至会根据需要杀死栈中更底部的 Activity 所依附的应用，以保障该Activity 所需的资源。当另一个 Activity 变为活动状态时，这个 Activity 就会被暂停，当变为不可见时，它就会被停止。当一个 Activity 变得完全不可见时，它就会处于停止状态，而所有 Activity 在进入停止状态之前都要经历暂停状态以进行转换。在此环境中，可能会出现多个应用同时可见，但只有用户最后一次与之交互Activity 才会被认为处于活动状态。
【Android开发】Activity生命周期与启动模式详解：页面跳转及Intent使用方法综述
04-08
内容概要：本文详细介绍了Android中Activity的启动、结束、生命周期管理及其启动模式。首先讲解了Activity的基本操作如启动（StartActivity）和结束（Finish），然后深入探讨了Activity的七个生命周期方法（onCreate...
Activity生命周期与启动模式图文解说
01-05
Activity作为Android开发中最常用的一个组件，是Android开发人员必须熟悉且掌握的重要内容。同时Activity也是在面试中经常被问到的一个方向。因此，掌握Activity的重要性也不言而喻。希望能够对Activity有一个较为...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
Android Activity生命周期与启动模式详解
**Activity生命周期**: Activity是Android应用程序中的基本组件，它代表一个屏幕或用户界面的一部分。Activity有以下几个关键生命周期阶段： 1. **onCreate()**: 当Activity被创建时，第一次调用此方法，这是初始化...
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