广播

Android广播机制及密码保存方法
本文介绍了Android系统的广播机制,包括系统广播(如电池状态、屏幕状态相关广播)、本地广播,广播分类有有序、无序、粘性(已过时),还提及静态和动态注册方式。此外,介绍了第三方广播框架EventBus,以及全局广播和本地广播特点,最后说明了保存密码的实现方法。

系统广播
系统广播 能够让我们获取
Intent.ACTION_BATTERY_CHANGED:充电状态,或者电池的电量发生变化
Intent.ACTION_BATTERY_LOW:电池电量低
Intent.ACTION_BATTERY_OKAY:电池电量充足
屏幕亮了", Intent.ACTION_SCREEN_ON
“屏幕锁了”, Intent.ACTION_SCREEN_OFF

本地广播

//发送本地广播,只能本app的广播接收者能够接受
LocalBroadcastManager.getInstance(MainActivity.this).sendBroadcast(intent);
//注册本地广播
LocalBroadcastManager.getInstance(this).registerReceiver(myReceiver,intentFilter);

广播分类 有序 无序 粘性

粘性已过时 特点 广播存在消息池中 注册后取出广播消息

有序 分优先级 -1000—1000 优先级越大 优先级越大越先执行 限制性的可截断广播的发送

无序 最常用

广播 静态注册
清单文件 中 <>注册
动态注册
‘ IntentFilter intentFilter = new IntentFilter();
intentFilter.addAction(“com.bw.yanzhengma”);
intentFilter.addAction(“com.bw.zhuce”);
registerReceiver(myReceiver,intentFilter);


EventBus 第三方广播框架

全局广播 特点 在一个手机内对上借口号即可 跨App发送广播

本地广播 只可以在自身广播 无法跨应用广播

保存密码
String username = editText1.getText().toString();
String Password = editText2.getText().toString();
SharedPreferences sharedPreferences=getSharedPreferences(“login”, Context.MODE_PRIVATE);
String name = sharedPreferences.getString(“name”, “”);
String pwd = sharedPreferences.getString(“pwd”, “”);
final boolean ischecked = sharedPreferences.getBoolean(“ischecked”, false);
if(ischecked){
checkBox.setChecked(true);
editText1.setText(name);
editText2.setText(pwd);
}
button1=findViewById(R.id.denglu);
button1.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
if(checkBox.isChecked()){
SharedPreferences sharedPreferences1=getSharedPreferences(“login”, Context.MODE_PRIVATE);
sharedPreferences1.edit().putString(“name”,editText1.getText().toString()).putString(“pwd”,editText2.getText().toString()).putBoolean(“ischecked”,true).commit();

            }else{
                SharedPreferences sharedPreferences1=getSharedPreferences("login",Context.MODE_PRIVATE);
                sharedPreferences1.edit().putBoolean("ischecked",false).commit();
            }
        }
    });
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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