Android Activity详解-启动模式

本文详细介绍了Android中Activity的四种启动模式:standard、singleTop、singleTask和singleInstance,包括它们的工作原理及适用场景,帮助开发者更好地理解并合理选择启动模式。

Android Activity详解-启动模式

启动模式介绍

Android 内部通过任务栈 Task 来管理 Activity 实例,栈结构是一种后进先出的结构,主要有两种操作:压栈和出栈,App 启动时会默认创建一个任务栈 Task 来保存管理 Activity 实例,在启动新的 Activity 时,将新的 Activity 实例进行压栈操作,显示的 Activity 会存放在栈顶,当用户点击后退键时,就会将栈顶的 Activity 进行出栈操作,栈顶后的 Activity 就会显示。

启动模式详解

为了实现一些 Activity 的特殊处理,Android 为我们提供了4种启动模式

standard(标准启动模式)

默认启动模式,每次启动 Activity 都会创建一个 Activity 实例,Activity 实例依附在启动的的 Activity 栈中,ApplicationContext没有任务栈,采用标记位 FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK 来创建一个任务栈

使用场景: 大部分 Activity 都会使用此启动模式

singleTop(栈顶复用模式)

如果以 singleTop 模式启动的 Activity 位于任务栈的栈顶,那么再次启动这个 Activity 时,会复用当前的实例,不创建新的实例,同时回调 onNewIntent() 方法将 Intent 对象传递到这个实例

使用场景:适于多消息下的同一页面

singleTask(栈内复用模式)

如果 Activity 以该模式启动,那么在任务栈中只能有一个该 Activity 的实例,如果任务栈不存在,则创建该实例压入栈顶;如果存在该实例,会销毁当前 Activity 任务栈之上的所有 Activity 实例,最终让该 Activity 实例位于栈顶,同时回调 onNewIntent() 方法将 Intent 对象传递到这个实例

使用场景:程序入口点

singleInstance(单实例模式)

如果 Activity 以该模式启动,会单独创建一个任务栈,并且在任务栈中只能有这一个实例,再次启动时,会复用已有的任务栈和实例,同时回调 onNewIntent() 方法将 Intent 对象传递到这个实例

使用场景:适于应用的分离页面

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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