pageView.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK | Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TASK);

这行代码是在Android中使用Intent启动一个新的Activity，并设置了两个标志位：FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK和FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TASK。

FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK标志位表示将新的Activity置于一个新的任务栈中启动，这样可以使得这个Activity成为新任务栈的根Activity。

FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TASK标志位表示如果当前存在任务栈，将其清空。这样在启动新的Activity时，会先清空之前的任务栈，然后创建一个新的任务栈来存放这个Activity。

这两个标志位的组合使用可以实现清空之前的任务栈并启动一个新的任务栈，常用于需要重新启动应用程序的场景。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score #读取数据 data = pd.read_csv('JD_消费者数据20180201-20180415.csv') #删除不需要的列 data = data.drop(['customer_id', 'product_id', 'action_date', 'action_id'], axis=1) #处理时间数据，将日期转为距离当前日期的天数 data['customer_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['customer_register_date'])).dt.days data['product_market_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['product_market_date'])).dt.days data['shop_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['shop_register_date'])).dt.days #删除缺失值所在的行 data.dropna(inplace=True) #将分类变量转为数值变量，使用One-hot编码 data = pd.get_dummies(data, columns=['age_range', 'gender', 'brand', 'category', 'shop_category']) #将目标变量转为数值变量，PageView为0，Order为1 data['type'] = data['type'].apply(lambda x: 0 if x == 'PageView' else 1) #读取前五行 data.head(5)

这段代码使用了Python中的Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn库来读取一个csv文件并对数据进行处理。其中，数据处理部分包括删除不需要的列、将时间数据转为距离当前日期的天数、删除缺失值所在的行、将分类变量转为数值变量（使用One-hot编码）以及将目标变量转为数值变量（PageView为0，Order为1）。最后，代码输出了数据的前五行。这段代码的目的是对数据进行预处理以便于后续的机器学习模型应用。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score #读取数据 data = pd.read_csv('JD_消费者数据20180201-20180415.csv') #删除不需要的列 data = data.drop(['customer_id', 'product_id', 'action_date', 'action_id'], axis=1) #处理时间数据，将日期转为距离当前日期的天数 data['customer_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['customer_register_date'])).dt.days data['product_market_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['product_market_date'])).dt.days data['shop_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['shop_register_date'])).dt.days #删除缺失值所在的行 data.dropna(inplace=True) #将分类变量转为数值变量，使用One-hot编码 data = pd.get_dummies(data, columns=['age_range', 'gender', 'brand', 'category', 'shop_category']) #将目标变量转为数值变量，PageView为0，Order为1 data['type'] = data['type'].apply(lambda x: 0 if x == 'PageView' else 1) #读取前五行 data.head(5)为什么要进行这样的特征选择

这段代码中并没有进行特征选择，而是进行了数据预处理和特征工程。

数据预处理的部分包括删除不需要的列、处理时间数据、删除缺失值所在的行，并将目标变量转为数值变量。

特征工程的部分包括将分类变量转为数值变量，使用 One-hot 编码，这样可以将分类变量转换为机器学习算法更易于处理的数值变量。这样做的好处是可以帮助算法更好地理解和挖掘数据中的信息，提高模型的准确性和泛化能力。