Activity的四种启动模式

本文详细介绍了Android中活动(Activity)的四种启动模式:standard、singleTop、singleTask及singleInstance,并阐述了它们的特点和应用场景。

活动的启动模式有四种,分别为 standard   , singleTop ,singleTask 和 singleInstance 。我们可以在AndroidManifest.xml 文件中进行启动模式的选着。

例如:

  <activity
            android:name=".MainActivity"
            android:launchMode="standard"/>

1. standard  模式为默认启动模式,当我们不设置 launchMode 时,启动模式就是它了。

模式特点:Android是使用返回栈来管理活动的,在standard模式下,每启动一个的活动,它就会在返回栈入栈,

并会处于栈顶位子。系统不会在乎新的活动是否已经在栈中,每次启动时,都会创建一个新的实例并入栈。所以

栈中可以存在多个同样的活动。

2.singleTop 模式与standard 对比,有一点区别:当在singleTop 模式下,并处于栈顶时,启动本身,不会创建新的活动实例。

3.singleTask  模式与前两种模式对比来看(其实从名字也能看出)。启动singleTask模式的活动:如果返回栈中存在要启动

的实例 ,那么不会创建新的活动实例。一般会调用 onNewIntent(); 在里面进行操作

  @Override
    protected void onNewIntent(Intent intent) {
        super.onNewIntent(intent);
    }
 

4.singleInstance 模式是:启动另一个新的返回栈来管理本活动。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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