Android中的状态保存和恢复 Android中的状态保存和恢复, 包括Activity和Fragment以及其中View的状态处理. Activity的状态除了其中的View和Fragment的状态之外, 还需要用户手动保存一些成员变量. Fragment的状态有它自己的实例状态和其中的View状态, 因为其生命周期的灵活性和实际需要的不同, 情况会多一些. 根据源码, 列出了Fragment中实例状态和View状态保存和恢复的几个入口, 便于分析查看. 最后专门讲了WebView状态保存和…

系统在某些情况下会调用onSaveInstanceState()和onRestoreInstanceState() 这两个方法来保存和恢复Activity的状态. 一句话:Activity在"非正常"情况下退出都会调用onSaveInstanceState()方法来保存Activity的状态. 关于系统调用这两个方法的时机参考这里:http://www.cnblogs.com/heiguy/archive/2010/10/30/1865239.html 和这里http://hukai.…

onSaveInstanceState 保存 在暂停之后和保存之前调用 onRestoreInstanceState 恢复 再启动之后和显示之前调用 package com.example.chenshuai.excise; import android.app.Activity; import android.content.Intent; import android.os.Bundle; import android.util.Log; import android.view.View;…

Android中突发情况Activity数据的保存和恢复 写在前面:在我们的APP使用的过程中,总有可能出现各种手滑.被压在后台.甚至突然被杀死的情况.所以对APP中一些临时数据或关键持久型数据,就需要我们使用正确的方式进行保存或恢复. 突发情况都有哪些? 因为本文讨论的是当一些突发情况的出现时,对数据的保存和恢复.所以现在总结一下突发情况应该都有哪些? 点击back键 点击锁屏键 点击home键 其他APP进入前台 启动了另一个Activity 屏幕方向旋转 APP被Kill 当这些突发情况发…

数据保存于恢复 用户操作(输入数据)之后,应用程序退出并且终止之后,当用户再次打开应用的时候还是保持原来的状态 一:在storyBoard中设置恢复标志符 二:在AppDalegate中代理方法 -(BOOL) application:(UIApplication *)application shouldSaveApplicationState:(NSCoder *)coder { return YES; } -(BOOL) application:(UIApplication *)applic…

Delphi的RTL自身就带有一套非常好的资源持久化保存(IDE设计窗口时,保存为DFM格式及编译到EXE里面的资源文件)及恢复机制(EXE启动时对窗口资源的载入),那么应不是必需再额外用xml/json格式保存程序的參数了.我们大能够将參数集中在一个參数类里面,然后通过这套机制进行保存及恢复. 因为我们的參数类型可能五花八门.除了传统的整数.小数.字符串.true/false.还有可能是数组.列表.枚举等,则须要override DefineProperties这个函数来自己定义属性的保存及恢…

翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model…

大熊猫猪·侯佩原创或翻译作品.欢迎转载,转载请注明出处. 如果觉得写的不好请多提意见,如果觉得不错请多多支持点赞.谢谢! hopy ;) 如果禁止App在后台运行 iOS上的App类似于Windows上的进程,有几种不同的生存周期: 而App中的任何View也有类似的生存周期: 如果App处在非活动的状态下,那么接着它将进入挂起状态. 某些情况下我们可能不希望这样,我们想要当App进入后台时就将其结束掉.可以通过修改项目的info.plist文件来实现: 如上图,将Application doe…

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置…

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,…