JsonDao类

本文介绍了一个简单的Android应用程序组件,用于实现JSON数据的缓存管理。该组件提供了添加和查询JSON数据的方法,通过SQLite数据库实现持久化存储。首先,它会删除已存在的相同路径的数据,然后插入新的JSON数据。查询时,根据提供的路径返回对应的JSON字符串。

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import android.content.ContentValues;
import android.content.Context;
import android.database.Cursor;
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;
import android.util.Log;

public class JsonCacheDao {
    private  MyHeleper myHelper;

    public JsonCacheDao(Context context) {
        myHelper = new MyHeleper(context);
    }

    //添加方法
    public  void insertData(String path, String json){
        //得到一个可读可写的数据库
        SQLiteDatabase database=myHelper.getWritableDatabase();

        //先删除,再插入
        database.delete("jsoncache"," urlpath=?",new String[]{path});

        ContentValues contentValues=new ContentValues();
        //key:一定要是数据表中的列名
        contentValues.put("urlpath",path);
        contentValues.put("jsondata",json);


        //第二个参数:强制要插入null值的列的列名
        long rowid = database.insert("jsoncache", null, contentValues);
        Log.d("zzz","插入的数据rowid:"+rowid);

    }
    //查询方法,根据url来查询数据
    public  String queryData(String path){
        Log.d("zzz","---正在查询数据---");
        String data="";
        SQLiteDatabase db = myHelper.getWritableDatabase();
        //查询
        Cursor cursor = db.query("jsoncache", null, " urlpath=?", new String[]{path}, null, null, null);
        while (cursor.moveToNext()){
            data=cursor.getString(cursor.getColumnIndex("jsondata"));
        }
        return data;


    }


}
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的型分为四个别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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