Android_应用程序生命周期

Android程序中的每个活动在其存在期间都会处于以下多种状态之一,开发人员不能控制程序处于哪个状态,是由系统管理的。但是通过onXX()方法调用改变状态时,系统会通知开发人员。需要在activity类中重写这些方法,而Android会在合适的时间调用下面这些方法:
onCreate(Bundle) 首次启动活动时会调用该方法。可以使用该方法执行一次性的初始化工作,如创建用户界面。onCreat()接受一个参数,可以是null或由onSaveInstenceState()方法以前保存的某些状态信息。


onStart() 该方法说明了将要显示给用户的活动


onResume() 用户可以开始与活动进行交互时会调用该方法。这个方法非常适合开始播放动画和音乐。
onPause() 活动将要进入后台时会运行该方法,活动进入后台的原因通常是前台启动了另一个活动。还应该在该方法用保存应用程序的持久性状态,如正在编辑的数据库记录。
onStop() 用户无需看到某个活动,或者在一段时间内不需要某个活动时,可以调用该方法。如果内存不足,可能永远都不会调用onStop()系统可能只是终止进程
onRestart() 如果调用该方法,则表明要将已处于停止状态的活动重新显示给用户
onDestroy() 销毁活动前会调用该方法。如果内存不足,可能永远都不会调用,系统可能只是终止进程。
onSaveInstanceState(Bundle) Android调用该方法的作用是让活动可以保存每个实例的状态,如光标在文本字段中的位置。通常无需重写该方法,因为该方法的实现会自动保存所有用户界面控件的状态。
onRestoreInstanceStare() 使用onSaveInstanceState()方法以前保存的状态重新初始化某个活动时会调用该方法。默认实现会还原用户界面的状态。

没有在前台中运行的活动可能已经被停止,或者是容纳这些活动的Linux进程已经被“杀死”(结束),从而为新的活动腾出空间。这是经常出现的情况,所以在一开始设计应用程序时就应该注意,在某些情况下,onPause()方法可能是活动中调用的最后一个方法,所以才应该在该方法中保存下次需要继续使用的任何数据。

Android 是第一个完整、开放、免费的手机平台,它具有如下四大特征:

1,无界限的应用程序:Android上的应用程序可以通过标准API访问核心移动设备功能。通过互联网,应用程序可以声明它们的功能可以供其他应用程序使用。
2,应用程序是在平等的条件下创建的:移动设备上的应用程序可以被替换或扩展,即使是拨号程序或主屏幕这样的核心组件也可以。
3,应用程序可以轻松地嵌入网络:应用程序可以轻松地嵌入 HTML、Javascript 和样式表。应用程序可以通过 WebView 显示网络内容。
4,应用程序可以并行运行:Android 是一种完整的多任务环境,其中应用程序可以并行运行。在后台运行时,应用程序可以生成通知以引起注意。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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