Android存储解析2

 

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一:App独立文件

1.1第一种

1.2 第二种

二 App专属文件

2.1 internal storage

2.2 external storage


一:App独立文件

1.1第一种

File sdCard = Environment.getExternalStorageDirectory();


这个sdCard的路径为mnt/sdcard/ 即为SD卡根路径,我们可以指定访问的文件夹名

File sdCard = Environment.getExternalStorageDirectory();
File directory_pictures = new File(sdCard, "Pictures");
Log.i(TAG,"directory_pictures="+directory_pictures);


得到的路径如下: 

1.2 第二种

File directory_pictures = Environment.getExternalStoragePublicDirectory(Environment.DIRECTORY_PICTURES);
Log.e(TAG, "directory_pictures="+directory_pictures);


二 App专属文件


      这类文件应该是随着app删除而一起删除的,它们可以被存储在两个地方:internal storage 和 external storage 。

       internal storage就是手机自带的一块存储区域,通常很小;external storage就是通常所说的SD卡,通常很大,有16GB,32GB等。

       internal storage很小,所以你就应该很正确的使用它,因为SD卡有可能会被用户卸下,换成新的,所以SD卡不是任何时间都可用的,因此我们必须将一些重要的数据库文件以及一些用户配置文件存放在internal storage中。将一些大的图片或文件等缓存放到external storage中。

2.1 internal storage

       这是你app私有的目录,你的shared preference文件,数据库文件,都存储在这里。目录为data/data/< package name >/files/ 
访问方法为:

 File filesDir = getFilesDir();
 Log.i(TAG,"file_dir="+filesDir);


 

2.2 external storage

        这类文件不应该存在SD卡的根目录下,而应该存在mnt/sdcard/Android/data/< package name >/files/…这个目录下。这类文件应该随着App的删除而一起删除。例如一种格式的电子书,只有该app才可以打开,如果用户删除了该app,那么留下来的电子书就成为了一种无法打开的垃圾文件,所以应该随着该app一起删除掉。

获得这个路径的方法:

 File externalFilesDir = getExternalFilesDir(null);
 Log.i(TAG, "externalFileDir = "+externalFilesDir);

 

记得添加添加权限:

<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>
<uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE"/>

这样路径就访问到了,我们注意到上面的getExternalFilesDir(null)参数传入的为null,这样默认访问的是files文件夹,我们可以指定子文件夹

 File externalFilesDir = getExternalFilesDir("Caches");
 Log.i(TAG, "externalFileDir = "+externalFilesDir);

有些时候我们的手机没有安装SD卡,所以我们使用前需要判断一下:

if(Environment.getExternalStorageState().equals(Environment.MEDIA_MOUNTED)) {
        //SD卡已装入
    }

 

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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