广播BroadcastReceiver使用

1️⃣动态广播(跟随组件的生命周期变化)

ActivityOne 发送广播

sendBroadcast(new Intent(ActivityTwo.IS_FINISH));

 

ActivityTwo 接受广播

public static final String IS_FINISH = "ActivityTwo";

 第一步注册 

       @Override
    protected   void     onResume{

         registerReceiver(receiver, new IntentFilter(IS_FINISH));

    }

                 

第二步在

private BroadcastReceiver receiver = new BroadcastReceiver() {

        @Override
        public void onReceive(Context context, Intent intent) {

            //接受到广播后要做的事情 比如刷新数据,结束当前类等
           
        }
    };

第三步 销毁广播

   @Override
    protected void onPause() {
        unregisterReceiver(receiver);
        super.onPause();
    }

2️⃣动态广播(常驻进程中,不受组件生命周期影响)时刻监听网络

manifest 声明

//MyBroadcastReceiver是接受者

<receiver android:name=".ui.MyBroadcastReceiver">

<intent-filter>

<action android:name="android.net.conn.CONNECTIVITY_CHANGE"/>

</intent-filter>

</receiver>

 

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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