Android的文本和输入---复制和粘贴(四)

本文介绍了如何利用内容提供器复制复杂数据如数据库记录或文件流,包括在URI中编码数据标识的方法以及如何为复制操作指定特定的URI路径。

使用内容提供器来复制复杂的数据

内容提供器支持复制诸如数据库记录或文件流等复杂数据。要复制这样的数据,你就要把一个内容的URI放到剪贴板上。然后粘贴数据的应用程序重剪贴板上获取这个URI,并且使用它来获取数据库数据或文件流的描述符。

因为粘贴数据的应用程序只有数据的URI,所以它需要知道要或获取的数据的位置。你可以通过URI中的数据标识编码来提供这个信息,或者提供你所希望复制数据的唯一URI。你所选用的技术要依赖你的数据的组织形式。

下面介绍如何建立URI、如何提供复杂数据以及如何提供文件流。这些介绍会假定你已经熟悉了内容提供器设计的一般原则。

在URI中对数据标识进行编码

对于使用URI把数据复制到剪贴板的一项有用的技术就是在URI中包含对应数据标识的编码。然后你的内容提供器从该URI中获取这个标识,并使用它来获取数据。粘贴数据的应用程序不必了解该标识是否存在,它要做的所有工作就是从剪贴板中获取你的引用(URI+数据标识),然后把它交给内容提供器,并获取返回的数据。

通常你会把标识编码串联在内容URI的末尾。例如,假设你定义了下列字符串作为内容提供器的URI:

"content://com.example.contacts"

如果你想要把一个名称编码放到这个URI中,你会使用以下代码:

String uriString = "content://com.example.contacts" + "/" + "Smith"

 

// uriString now contains content://com.example.contacts/Smith.

 

// Generates a uri object from the string representation

Uri copyUri = Uri.parse(uriString);

如果你已经使用了一个内容提供器,你可能想要指定一个新的URI路径来用于复制数据。例如,假设你已经有了以下URI路径:

"content://com.example.contacts"/people

"content://com.example.contacts"/people/detail

"content://com.example.contacts"/people/images

你可以添加另外的特定的用于复制的URI路径:

"content://com.example.contacts/copying"

然后你可以通过模式匹配来检查用于复制的URI,并且用特定的复制和粘贴的代码来处理它。

通常,如果你使用的内容提供器用内部的数据库或内部的表来组织数据,那么你就要使用这种编码技术。在这些情况中,你可能希望复制多个数据段,并且每段数据都一个唯一的标识。在对应的粘贴数据的应用程序中,你可以通过他们的标识来查找数据并返回它。

如果你要复制的不是多个数据段,那么就不需要对一个标识进行编码。你可以简单的把唯一的URI提供给内容提供器。在对应的查询中,你的内容提供器会返回当前所包含的数据。

Note Pad示例应用程序中通过使用一条记录的ID来打开一个来自笔记列表的笔记记录。这个示例程序使用来SQL数据库的_id字段,但是你可以使用任何你所希望的数字或字符标识。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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