1.0创建活动(Activity)

本文介绍了Android应用程序的基本构建单元——活动(Activity)的创建过程,包括如何创建活动、设置布局及在AndroidManifest.xml中注册活动等内容。

1.每一个看得见的页面都是一个活动,主要用于和用户进行交互,它包含各种界面组件。


 

2.创建活动

(1)Android讲究逻辑和视图分离,因此,逻辑部分的Java代码我们

要在\app\src\main\java\com.example.activiitytest目录下创建,

其中generate layout file表示创建对应的布局文件(逻辑与视图分离嘛)。

Launcher Activity表示设置此活动为当前活动的主活动,(lanucher

愿意为发射器,运载火箭。很形象)。

backwards compatibility意思是向后兼容,这个应该选上。

创建的任何活动都要重写onCreat方法,AS会自动完成这点:

public class FirstActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
    }
}

 

(2)接下来是创建活动的布局,如果你在(1)时已经勾选了Generate layout file,

就不需要这步了。

首先,在app/src/main/res文件夹下创建一个名为layout的文件夹(右击res,选directory创建就行);

然后,右击layout目录,创建layout source file;弹出对话框的root element 是布局方式,Google提供了多种布局方式,

   这里写了五种布局方式http://www.cnblogs.com/devinzhang/archive/2012/01/19/2327535.html,2016年

   goole I/O大会上,又提出了约束性布局http://blog.youkuaiyun.com/nicolelili1/article/details/52611162,我选用的还

    老旧的Linearlayout,就是线性布局啦,这种布局和html很像,我还是比较熟悉的.

最后,我们的活动还不知道我们为他做了一个布局,为了关联活动和活动的布局,我们需要在活动中加载这个布局

public class FirstActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.first_layout); //这句话就是加载布局了
    }
}

 


3.在AndroidManifeat文件中注册活动

所有的活动都要在这个文件当中注册,as能自动注册活动,但是如果在2.(1)中,你没有勾选lanucher activity的话,这里

就应该在<activity>标签里加入<action android:name="android.intent.action.MAIN"/> 以及<category android:

name="android.intent.category.LANUCHER"/>这样就把该活动创建为主活动了。

    <activity android:name=".FirstActivity"
        android:label="This is my FirstActivity">
        <intent-filter>
            <action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
            <category android:name="android.intent.category.LAUNCHER"/>
        </intent-filter>
    </activity>

转载于:https://www.cnblogs.com/devlige/p/6792165.html

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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