<Swift>IOS开发Swift语言中应用CoreData之数据存取

iPhone开发Swift基础05 数据持久化 CoreData iOS中的数据持久化方式有4种: plist属性列表 对象归档 SQLite3 Core Data Plist plist文件主要是以键值对的方式存储属性、配置信息,也可以用于存储项目中的业务数据。我们常用的UserDefaults类其实也是用plist文件进行存储的。 解析Plist //组织plist文件地址 let configPlistPath : String = Bundle.main.path(forResource: "bomsConfig", ofType: "plist")! //通 阅读详情

Demo是一个tableview,点击右上角按钮弹出一个可输入的alertview。输入之后的内容保存会显示在tableview上。CoreData的使用是将本次启动app之后输入的存在CoreData中,系统清掉app内存之后再次启动app上一次的数据还会显示在列表中。

1.创建一个带有CoreData的项目文件,创建完之后会生成一个hitlist文件。右边的部分类似数据库的一个字段。Person是我自己起得一个类名。name是类里的一个字段,String是类型。




2.storyboard拉一个tableview+cell


3.代码部分

import UIKit
import CoreData

class TableViewController: UITableViewController,UIAlertViewDelegate{
    
    var people = [NSManagedObject]()

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()

        // Uncomment the following line to preserve selection between presentations
        // self.clearsSelectionOnViewWillAppear = false

        // Uncomment the following line to display an Edit button in the navigation bar for this view controller.
        // self.navigationItem.rightBarButtonItem = self.editButtonItem()
    }
    override func viewWillAppear(animated: Bool) {
        /// 取得总代理
        let appDelegate = UIApplication.sharedApplication().delegate as! AppDelegate
        /// 取得托管对象内容总管
        let manageObjectContext = appDelegate.managedObjectContext
        /// 建立一个获取的请求
        let fetchRequest = NSFetchRequest(entityName:"Person")
        var error: NSError?
        /// 请求操作
        let fetchRequestResults = manageObjectContext!.executeFetchRequest(fetchRequest, error:&error) as! [NSManagedObject]?
        if let results = fetchRequestResults{
            people = results
            self.tableView.reloadData()
        }else{
            println("获取失败")
        }
        
        
    }
    override func didReceiveMemoryWarning() {
        super.didReceiveMemoryWarning()
        // Dispose of any resources that can be recreated.
    }

    // MARK: - Table view data source

    override func numberOfSectionsInTableView(tableView: UITableView) -> Int {
        // #warning Potentially incomplete method implementation.
        // Return the number of sections.
        return 1
    }

    override func tableView(tableView: UITableView, numberOfRowsInSection section: Int) -> Int {
        // #warning Incomplete method implementation.
        // Return the number of rows in the section.
        return people.count
    }

    
    override func tableView(tableView: UITableView, cellForRowAtIndexPath indexPath: NSIndexPath) -> UITableViewCell {
        let cell = tableView.dequeueReusableCellWithIdentifier("cell", forIndexPath: indexPath) as! UITableViewCell
        let person = people[indexPath.row]
        cell.textLabel?.text = person.valueForKey("name") as? String
        return cell
    }
    
    
    @IBAction func addAction(sender: UIBarButtonItem) {
        var alertView = UIAlertController(title:"提示", message:"请输入一个新名字", preferredStyle:UIAlertControllerStyle.Alert)
        let saveAction = UIAlertAction(title:"确定", style: UIAlertActionStyle.Default) { (UIAlertAction) -> Void in
            let textField = alertView.textFields![0] as! UITextField
            self.saveName(textField.text)
            let indexPath = NSIndexPath(forRow:self.people.count - 1, inSection: 0)
            self.tableView.insertRowsAtIndexPaths([indexPath], withRowAnimation: UITableViewRowAnimation.Automatic)
        }
        let cancleAction = UIAlertAction(title: "取消", style: UIAlertActionStyle.Default) { (UIAlertAction) -> Void in
            
        }
        alertView.addAction(saveAction)
        alertView.addAction(cancleAction)
        alertView.addTextFieldWithConfigurationHandler{(textField:UITextField!) -> Void in
        }
        self.presentViewController(alertView,animated:true,completion:nil)
    }
    func saveName(text:String){
        /// 取得总代理
        let appDelegate = UIApplication.sharedApplication().delegate as! AppDelegate
        /// 取得托管对象内容总管
        let manageObjectContext = appDelegate.managedObjectContext
        /// 建立一个entity
        let entiy = NSEntityDescription.entityForName("Person", inManagedObjectContext: manageObjectContext!)
        let person = NSManagedObject(entity:entiy!, insertIntoManagedObjectContext:manageObjectContext!)
        // 保存文本框中的值到person
        person.setValue(text, forKey:"name")
        var error:NSError?
        if  !manageObjectContext!.save(&error){
            println("无法保存")
        }
        // 保存到数组中,刷新UI
        people.append(person)
        
    }




swift3.0 coredata 的使用 swift3.0操作coredata,增删改查 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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