Fragment整理

Fragment 生命周期

Fragment必须嵌入在Acitivity中使用因此Fragment的生命周期和它所在的Activity是密切相关的
如果Activity是暂停状态,其中所有的Fragment都是暂停状态;如果Activity是stopped状态,这个Activity中所有的Fragment都不能被启动;如果Activity被销毁,那么它其中的所有Fragment都会被销毁。 
但是,当Activity在活动状态,可以独立控制Fragment的状态,比如加上或者移除Fragment。 
当这样进行fragment transaction(转换)的时候,可以把fragment放入Activity的back stack中,这样用户就可以进行返回操作。 



使用Fragment时,需继承Fragment或Fragment的子类(DialogFragment,ListFragment,PreferenceFragment,WebViewFragment)
使用Fragment时,必须实现三个回调函数:
onCreate() 系统在创建Fragment的时候调用,用于初始化相关组件及一些即便是被暂停或是被停止时依然需要保留的东西.
onCreateView() 当第一次绘制Fragment的UI时调用,必须返回一个View,如果Fragment不提供UI可返回null.(如果是ListFragment的子类,默认返回一个ListView,不用自己实现该方法)
onPause() 当用户离开Fragment时第一个调用,用于提交一些变化,用户很可能不在返回来.

Fragment的UI

提供Fragment的UI必须实现onCreateView()方法
onCreateView()中container参数代表Fragment在Activity中的父控件,savedInstaceState提供了上一个实例的数据.
inflate()方法的三个参数:  resourceID 指明了当前的Fragment对应的资源文件
父容器控件
表名是否连接该布局和器父容器控件

加载Fragment 

Fragment被加载到Activity中时它会处在对应的ViewGroup中.
Fragment两种加载方式:
在Activity的layout中使用标签<fragment>声明
当系统创建这个Activity的布局文件时,系统会实例化每个fragment,并且调用他们的onCreateView()方法, 来获得相应fragment的布局,并将返回值插入fragment标签所在的地方
在代码中将它加入到指定的ViewGroup中
当Activity处于Running状态下,可在Activity的布局中动态地加入Fragment.
1. 通过getFragmentManager()获取到FragmentManager实例
2. 通过FragmentManager的beginTransaction()方法获取到FragmentTransaction实例
3. 创建对应Fragment对象
4. 通过FragmentTransaction的add()方法将对应的Fragment对象添加的相应的父容器中
5. 调用FragmentTransaction的commit()方法使得FragmentTransaction实例的改变生效
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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