一个测试Activity生命周期的小DEMO。

活动识别 使用智能手机和智能手表数据使用Apache Spark和H20预测活动。 可以预测的活动示例包括： 坐着 步行 吃 打字 常设 运球篮球等... 使用SparkML和H20在Apache Spark分析中完成数据预处理 数据集 “ WISDM智能手机和Smartwatch活动和生物识别数据集” 原始时间序列传感器数据 描述的数据集说明 **项目中采取的步骤如下：** 1）特征提取 提取用于预测上述活动的功能： subject_id 是SmartPhone还是SmartWatch数据？ 设备类型：加速度计和/或陀螺仪 时间戳记 x，y和z坐标提取标签： 代表每个活动的活动代码 将所有这些信息组织到spark RDD中，然后组织到Spark DataFrame中 编码 2）数据预处理 对于每个活动，包括以下所有百分比读数： x，y，z坐标 按时间戳排序 还包括来自下一

完美事件将activity作为dialog弹窗进行弹出 里面包含比较详细的注释，以及如何实现 既可以作为弹窗，有可以作为普通的activity来使用

Activity左右边滑入滑出的动画切换slide_in_left.xml,slide_in_right.xml,slide_out_left.xml,slide_out_right.xml

在android开发中Activity相当于web开发的页面，或者说如j2ee开发中对应的jsp页面。在开发jsp时，经常会遇到页面跳转的问题，在android也同样会遇到。以下的几个例子是我对android的Activity跳转的小结。

android studio 几种基本Activity效果的实现，适合初学者。

确保独立生活的老年人的健康和安全是一个日益严重的社会问题。 日常生活活动 (ADL) 是监测这些公民的自理能力和疾病进展的常用方法。 然而，流行的基于传感器的 ADL 监控系统主要依赖于可穿戴运动传感器，捕获的信息不足以进行准确的 ADL 识别，并且不能提供对不同粒度的 ADL 的全面了解。 当前的医疗保健信息系统和移动分析研究侧重于研究系统、设备和提供的服务，需要一个端到端的解决方案来从移动传感器数据中全面识别 ADL。 本研究采用设计科学范式，并采用先进的深度学习算法来开发一种新颖的分层、多阶段 ADL 识别框架，以对具有不同粒度的 ADL 进行建模。 提出了一种用于卷积神经网络的新型 2D 交互内核，以利用人和物体运动传感器之间的交互。 我们在两个真实运动传感器数据集上根据最先进的基准（例如，支持向量机、DeepConvLSTM、隐马尔可夫模型和基于主题建模的 ADLR）严格评估每个提议的模块和整个框架不同粒度的 ADL：Opportunity 和 INTER。 结果和案例研究表明，我们的框架可以更准确地识别不同级别的 ADL。 我们讨论利益相关者如何从我们提议的框架中进一步受益。 除了展示实际效用之外，我们还讨论了对未来基于设计科学的网络安全、医疗保健和移动分析应用程序的 IS 知识库的贡献。

利用Activity点击事件监听的开发技术，实现了一个简单四则计算器，其功能模块包括加减乘除用四个按钮控制等。

Android设计者处于安全考虑，那个home键在应用层是捕获不到的，只有修改底层的代码才可以获取其事件监听，但是修改底层对于应用开发者来说有点麻烦，那如何在Activity层监听到home键哪？ 先禁止Home键，再在onKeyDown里或者dispatchKeyEvent处理按键值，点击Home键的时候就把程序最小化，或者随你的需求。

1.应用程序内的activity跳转 2.一个应用程序启动另一个应用程序（直接启动或者通过广播）