[转] IOS中AppDelegate中的生命周期事件的调用条件

本文详细解析了iOS应用程序在不同状态转换时AppDelegate中的生命周期方法如何被调用,包括应用程序进入非活动状态、进入后台、进入前台、退出以及系统内存警告等关键场景。

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IOS中AppDelegate中的生命周期事件的调用条件

 1 //当应用程序将要进入非活动状态执行,在此期间,应用程序不接受消息或事件,比如来电
 2 - (void)applicationWillResignActive:(UIApplication *)application
 3 {
 4     NSLog(@"应用程序将要进入非活动状态,即将进入后台");
 5 }
 6 
 7 //应用程序已经进入后台运行
 8 - (void)applicationDidEnterBackground:(UIApplication *)application
 9 {
10     NSLog(@"如果应用程序支持后台运行,则应用程序已经进入后台运行");
11 }
12 
13 //应用程序将要进入活动状态执行
14 - (void)applicationWillEnterForeground:(UIApplication *)application
15 {
16     NSLog(@"应用程序将要进入活动状态,即将进入前台运行");
17 }
18 
19 //应用程序已经进入活动状态
20 - (void)applicationDidBecomeActive:(UIApplication *)application
21 {
22     NSLog(@"应用程序已进入前台,处于活动状态");
23 }
24 
25 //应用程序将要退出,通常用于保存书架喝一些推出前的清理工作,
26 - (void)applicationWillTerminate:(UIApplication *)application
27 {
28     NSLog(@"应用程序将要退出,通常用于保存书架喝一些推出前的清理工作");
29 }
30 
31 //当设备为应用程序分配了太多的内存,操作系统会终止应用程序的运行,在终止前会执行这个方法
32 //通常可以在这里进行内存清理工作,防止程序被终止
33 -(void)applicationDidReceiveMemoryWarning:(UIApplication *)application
34 {
35     NSLog(@"系统内存不足,需要进行清理工作");
36 }
37 
38 //当系统时间发生改变时执行
39 -(void)applicationSignificantTimeChange:(UIApplication *)application
40 {
41     NSLog(@"当系统时间发生改变时执行");
42 }
43 
44 //当程序载入后执行
45 -(void)applicationDidFinishLaunching:(UIApplication *)application
46 {
47     NSLog(@"当程序载入后执行");
48 }

 

出处:http://blog.youkuaiyun.com/enuola/article/details/8078769

转载于:https://www.cnblogs.com/haibosoft/p/3658662.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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