一起Talk Android吧(第三十七回:Android中的Fragment二)

本文深入探讨了Android中Fragment的生命周期,并详细介绍了如何通过控制不同回调函数来管理Fragment的生命周期。此外,文章还解释了Fragment与Activity生命周期之间的关系。

各位看官们,大家好,上一回中咱们说的是Android中Fragment的例子,这一回咱们继续说该例子。闲话休提,言归正转。让我们一起Talk Android吧!


看官们,我们在上一回中对Fragment进行了初步的介绍,同时介绍了Fragment的布局,这一回中我们将介绍Fragment的程序逻辑。Fragment的程序逻辑主要体现为Fragment的生命周期。在整个生命周期中,我们可以对不同时期的画面进行控制。下面是官方提供的生命周期图形。

Fragment生命周期图

我们可以看到不同的生命周期对应于不同的回调函数,我们可以在回调函数中添加相关的代码,进而控制Fragment的生命周期。

除了我们的控制外,Fragment的生命还受Activity的生命周期控制,毕竟它是嵌入到Activity中的。下面是Activity和Fragment结合在一起时的生命周期图形。

这里写图片描述

该图形是官方网站上的图形,图形中Activity的生命周期没有使用回调函数来标识,而是使用Activity的状态来标识。我们在前面的章回中介绍过Activity的状态以及与状态对应的回调函数,相信大家可以从该图中Activity的状态联想到与状态匹配的回调函数。如果忘记了,在图形中的状态前面加上on就是与该状态对应的回调函数。哈哈!

各位看官,关于Android中Fragment的例子咱们就介绍到这里,欲知后面还有什么例子,且听下回分解!


内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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