Android中Activity启动模式详解

Activity启动模式设置:(转载自:http://www.cnblogs.com/fanchangfa/archive/2012/08/25/2657012.html)

        <activity android:name=".MainActivity" 

                       android:launchMode="standard" />

Activity的四种启动模式:

    1. standard

        模式启动模式,每次激活Activity时都会创建Activity,并放入任务栈中。


    2. singleTop

        如果在任务的栈顶正好存在该Activity的实例, 就重用该实例,否者就会创建新的实例并放入栈顶(即使栈中已经存在该Activity实例,只要不在栈顶,都会创建实例)。

    3. singleTask

        如果在栈中已经有该Activity的实例,就重用该实例(会调用实例的onNewIntent())。重用时,会让该实例回到栈顶,因此在它上面的实例将会被移除栈。如果栈中不存在该实例,将会创建新的实例放入栈中。 

    4. singleInstance

        在一个新栈中创建该Activity实例,并让多个应用共享改栈中的该Activity实例。一旦改模式的Activity的实例存在于某个栈中,任何应用再激活改Activity时都会重用该栈中的实例,其效果相当于多个应用程序共享一个应用,不管谁激活该Activity都会进入同一个应用中。
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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