沙盒文件存储

安卓企业微信文件存储机制解析:沙盒原理与高效管理实践 在移动办公场景中,文件管理是提升工作效率的基础环节。其核心原理涉及操作系统的沙盒(Sandbox)安全机制,该机制为每个应用创建独立的存储空间,以保障数据安全与隐私。从技术价值看,沙盒设计虽提升了安全性,但也带来了用户直接访问和管理文件的挑战。尤其在安卓平台的企业级应用如企业微信中,文件常存储于受保护的私有目录,导致用户难以像在个人电脑上那样自由定位和操作文档。理解沙盒机制的工作原理,掌握文件在‘应用内索引’、‘私有数据区’与‘公共下载区’之间的流转路径,是解决这一痛点的关键。本文聚焦于安卓企业微信,深入剖 阅读详情

1.plist文件的存取
1.1 Document的目录搜索

// 1.拼接字符串
    NSString* homePath = NSHomeDirectory(); (获得沙盒路径)
    //    NSString* docPath = [homePath stringByAppendingString:@"/Documents"];
    //    NSString* docPath = [homePath stringByAppendingPathComponent:@"Documents"];

    // 2.系统提供的搜索
    // SearchPath:搜索路径 ForDirectories:哪个文件夹 InDomains:在哪搜索
    NSString* docPath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES)[0];

    1.2// 什么能做plist存储
    // 一定要有write to file的方法
    如果对象是NSString、NSDictionary、NSArray、NSData、NSNumber等类型,就可以使用writeToFile:atomically:方法直接将对象写到属性列表文件中

    // 获取doc目录
    //    NSDocumentDirectory : 搜索哪个文件夹
    //    NSUserDomainMask : 在哪搜索
    NSString* docPath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES)[0];
    // filePath 存放的文件完整路径名
    NSString* filePath = [docPath stringByAppendingPathComponent:@"xx.plist"];

    //    // 创建一个字典
    //    NSDictionary* dict = @{ @"key" : @"value",
    //        @"key1" : @"value1" };
    //
    //    // 存
    //    [dict writeToFile:filePath atomically:YES];

    // 创建array
    NSArray* array = @[ @"语句", @"你好" ];
    // atomically:线程安全的
    [array writeToFile:filePath atomically:YES];

    1.3读取数据
     // 获取doc目录
    NSString* docPath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES)[0];
    // filePath
    NSString* filePath = [docPath stringByAppendingPathComponent:@"xx.plist"];

    //    NSDictionary* dict = [NSDictionary dictionaryWithContentsOfFile:filePath];
    //    NSLog(@"%@", dict);

2.偏好设置的存储
// 存数据
// 1.不需要关心文件名
// 2.快速的做键值对的存储
// 3. NSUserDefaults 实际上就是系统对字典的封装

    NSUserDefaults* ud = [NSUserDefaults standardUserDefaults];
    [ud setObject:@"value" forKey:@"key"];
    [ud setBool:YES forKey:@"isOn"];

    // 同步 ios8以后不需要调用也可以正常使用
    //注意:UserDefaults设置数据时,不是立即写入,而是根据时间戳定时地把缓存中的数据写入本地磁盘。所以调用了set方法之后数据有可能还没有写入磁盘应用程序就终止了。出现以上问题,
    [ud synchronize];
    // 取数据
     NSUserDefaults* ud = [NSUserDefaults standardUserDefaults];
    NSLog(@"%@", [ud objectForKey:@"key"]);

NSKeyedArchiver 归档和回档

如果对象是NSString、NSDictionary、NSArray、NSData、NSNumber等类型,可以直接用NSKeyedArchiver进行归档和恢复
不是所有的对象都可以直接用这种方法进行归档,只有遵守了NSCoding协议的对象才可以
NSCoding协议有2个方法:
encodeWithCoder:
每次归档对象时,都会调用这个方法。一般在这个方法里面指定如何归档对象中的每个实例变量,可以使用encodeObject:forKey:方法归档实例变量
initWithCoder:
每次从文件中恢复(解码)对象时,都会调用这个方法。一般在这个方法里面指定如何解码文件中的数据为对象的实例变量,可以使用decodeObject:forKey方法解码实例变量
如果父类也遵守了NSCoding协议,请注意:
应该在encodeWithCoder:方法中加上一句
[super encodeWithCode:encode];
确保继承的实例变量也能被编码,即也能被归档
应该在initWithCoder:方法中加上一句
self = [super initWithCoder:decoder];
确保继承的实例变量也能被解码,即也能被恢复

// 存数据
 // tmp 文件路径的获取
 //将文件存放到tmp临时数据下
    NSString* tmpPath = NSTemporaryDirectory();
    NSString* filePath = [tmpPath stringByAppendingPathComponent:@"teacher.data"];

    Teacher* t = [[Teacher alloc] init];
    t.name = @"tom";
    t.age = 18;

    [NSKeyedArchiver archiveRootObject:t toFile:filePath];

    // 取数据
    NSString* tmpPath = NSTemporaryDirectory();
    NSString* filePath = [tmpPath stringByAppendingPathComponent:@"teacher.data"];

    Teacher* t = [NSKeyedUnarchiver unarchiveObjectWithFile:filePath];

    NSLog(@"%d", t.age);

在Teacher类中
@implementation Teacher

// 告诉系统需要归档哪些属性
- (void)encodeWithCoder:(NSCoder*)aCoder
{
    [aCoder encodeInt:_age forKey:@"age111111"];
    [aCoder encodeObject:_name forKey:@"name"];
}

// 告诉系统解档哪些属性
- (id)initWithCoder:(NSCoder*)aDecoder
{
    if (self = [super init]) {
        _age = [aDecoder decodeIntForKey:@"age111111"];
        _name = [aDecoder decodeObjectForKey:@"name"];
    }
    return self;
}

@end
windows-sandbox:一个非常简单的基于Windows的沙箱 Windows沙箱 Windows沙箱,用于实验和概念验证。 快速开始 无头 ./start.sh 图形用户界面 ./start.sh --enable-gui WSLv2 w / Ubuntu 启动Windows-sandbox之后,在客户机中运行wslv2.ps1 。 立即下载

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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