Android HOME键那些事

本文介绍了一种在Android应用中监听HOME键的方法。通过自定义BroadcastReceiver并注册特定的Intent过滤器,可以在用户按下HOME键时接收到系统广播,并执行相应的处理逻辑。

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游戏中常常需要监听android HOME键,当HOME键下压时,往往需要做一些状态保存,音效停止等操作,那么如何做,才能监听到HOME键呢?我们知道HOME是系统键,app中无法通过onKey这些函数来处理。要妥善的处理HOME键,首先需要看看HOME键下压时,系统做了些什么。


一、HOME键之来龙去脉

请见下图:



二、app中对于HOME键广播事件的接收

首先,自定义一个BroadcastReceiver:

 

	class HomeKeyEventBroadCastReceiver extends BroadcastReceiver {

		static final String SYSTEM_REASON = "reason";
		static final String SYSTEM_HOME_KEY = "homekey";//home key
		static final String SYSTEM_RECENT_APPS = "recentapps";//long home key
		
		@Override
		public void onReceive(Context context, Intent intent) {
			String action = intent.getAction();
			if (action.equals(Intent.ACTION_CLOSE_SYSTEM_DIALOGS)) {
				String reason = intent.getStringExtra(SYSTEM_REASON);
				if (reason != null) {
					if (reason.equals(SYSTEM_HOME_KEY)) {
						// home key处理点
						
					} else if (reason.equals(SYSTEM_RECENT_APPS)) {
						// long home key处理点
					}
				}
			}
		}
	}


其次,生成且注册之

		receiver = new HomeKeyEventBroadCastReceiver();
		registerReceiver(receiver, new IntentFilter(Intent.ACTION_CLOSE_SYSTEM_DIALOGS));


 

这样,我们就可以在app中进行HOME键的处理了!

### 调整 YOLOv11 模型的帧率(FPS)设置 对于YOLO系列模型,包括YOLOv11,在调整其帧率(FPS)时主要涉及几个方面:优化推理速度、减少预处理时间以及合理配置硬件资源。具体方法如下: #### 修改代码实现加速 为了提高YOLOv11运行效率从而间接提升FPS数值,可以借鉴YOLOv8中的做法[^1]。通过精简不必要的计算过程并优化核心算法逻辑来加快检测速度。 ```python def modify_yolov11_fps(model, target_fps=30): """ Adjust the FPS of a given yolov11 model. Args: model: The pre-trained yolov11 model instance. target_fps(int): Desired frames per second value. Returns: Modified model with adjusted parameters for achieving desired FPS. """ # Optimize inference speed by setting optimal batch size and image resolution optimized_batch_size = calculate_optimal_batch_size(target_fps) input_resolution = determine_input_resolution_based_on_target_fps(target_fps) # Apply changes to the model configuration model.set_batch_size(optimized_batch_size) model.set_image_resolution(input_resolution) return model ``` #### 预处理阶段提速 参照YOLOv5的经验[^2][^3],降低图像尺寸或简化`letterbox`操作能够有效缩短数据准备所需的时间,进而有助于增加整体系统的FPS表现。需要注意的是,这可能会轻微牺牲一些精度作为代价。 - **缩小输入图片分辨率**:适当减小送入网络层之前的原始图象尺度可以在不影响太多识别准确性的情况下显著改善吞吐量。 - **优化`letterbox`函数**:此步骤用于保持原比例填充空白区域以适应神经网路固定的输入规格;对其进行针对性改进可进一步节省开销。 #### 利用多线程或多GPU环境部署 如果条件允许的话,还可以考虑采用分布式训练框架或者利用多个图形处理器(GPU),使得单次迭代所耗时间大幅缩减,最终反映在更高的FPS上。 ---
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