Android读书笔记-开发艺术探索1

本文深入探讨了Android中Activity的生命周期,包括透明主题下Stop方法的行为、onStart与onStop回调的区别、不同启动模式下的栈关系及IntentFilter的匹配规则等核心内容。

Activity的生命周期

  1. Activity如果采用了透明主题,那么Stop不会被调用
  2. onStart&onStop是从可见行角度来回调的,onResume&onPause是从是否位于前台来回调的
  3. 系统只有在异常终止的时候才会调用OnSaveInstanceState和onRestoreInstanceState
  4. 固定屏幕android:configChanges=”orientation|screeSize(api>13)”

Activity启动模式

  • standard
    非Activity的Context(如ApplicationContext)并没有所谓的任务栈
  • singleTop
  • singleTask 默认带有clearTop
  • singleInstance

启动方式

a. 通过AndroidManifest
b. Intent中设置标志位(更高优先级)
限定范围,前者无法了设置FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP标识,后者无法指定singleInstance模式

不同模式组合,栈的关系。taskAffnity

Flags

  • FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK
  • FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP
  • FLAG_ACTIVITY_SINGLE_TOP
  • FLAG_ACTIVITY_EXCLUDE_FROM_RECENTS = xml android:excludeFromRecents=true 不在History

IntentFilter的匹配规则

  • action匹配规则 >=1 匹配一个即可
  • category >=0 完全匹配才行
如果要写category 默认添加此项
<category android:name="android.intent.category.DEFAULT"/>
  • data

\://\:\/[\|\|\]

  • Scheme(必) URI的模式:http、file、content
  • Host(必) URI的主机名:www.baidu.com
  • Port (非必)
  • Path、pathPattern、pathPrefix (非必)

注:
1. Intent指定一个完整的data,必须用setDataAndType方式, setData|setType互为null
2. Service尽量使用显示调用方式来启动服务
3. 隐式调用的时候,通过PackageManager 调用queryIntentActivies,resolveActivity来判断是否匹配,后者FLAG使用MATCH_DEFAULT_ONLY

代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料,其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理:1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务,并且依据测量与控制的需求,执行必要的计算、处理与变换操作,最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分,具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括:(1)噪声与干扰的存在;(2)失调现象与漂移效应,尤其是温度引起的漂移;(3)线性表现与保真度水平;(4)输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中,噪声干扰与失调漂移(含温度效应)是最为关键的因素,需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性,具体表现在:* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算,如计算平均值、差值、峰值、绝对值,进行求导数、积分运算等,以及实现非线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异,输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
(IHAOAVOABPvsAOBPvsAVOABPvsPSOBP)非洲秃鹫融合天鹰优化BP天鹰优化BP非州秃鹫BP粒子群(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕多种智能优化算法在不同工程领域的应用展开,重点介绍了非洲秃鹫优化算法(AVOA)、天鹰优化算法(AO)与BP神经网络的融合改进,并与其他经典算法如粒子群优化(PSO)进行对比分析。所有案例均提供Matlab代码实现,涵盖电力系统优化、路径规划、微电网调度、无人机控制、信号处理等多个方向,强调算法的科研复现能力与实际仿真价值。文档还展示了丰富的技术服务体系,涉及机器学习、深度学习、路径规划、通信与电力系统等多个前沿领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研工作或工程仿真的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适用于从事智能优化算法研究与应用的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,特别是SCI/EI期刊中关于优化算法的实验部分;②为电力系统、无人机、储能调度等领域提供算法仿真技术支持;③帮助研究人员快速掌握多种智能算法的实现方法并进行性能对比。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注算法原理与Matlab实现的结合方式,同时可将文中案例作为自身课题的参考模板进行二次开发与创新。
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