Android使用CursorLoader加载手机联系人

最新推荐文章于 2025-05-30 08:05:08 发布
最新推荐文章于 2025-05-30 08:05:08 发布
阅读量602 收藏
点赞数 1
文章标签： android cursor asynctask
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cai18381306175/article/details/78609440
版权
本文介绍了Android中Loader的抽象类以及CursorLoader的使用方法，包括权限设置、回调接口实现和查询操作步骤，旨在实现异步加载ContentProvider中的Cursor。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、Loader简介

Loader是Android3.0（API版本11）中引入的一个抽象类，它主要是封装用来进行异步加载数据。Loader的直接子类是AsyncTaskLoader，也就是AsyncTask和Loader的一个封装类，关于AsyncTask这里就不举例了，总之就是异步加载数据，实际上和Thread+Hander+Loader都一样的效果。而CursorLoader是AsyncTaskLoader的子类，主要用来异步查询ContentProvider中的Cursor，比起直接查询速度要快很多。

2、CursorLoader的使用

CursorLoader可以用来加载ContentProvider里的数据，以回调的形式返回数据，这里我们以加载手机通讯录的联系人为例。（ContentProvider请自行查询资料学习）

第一步：

最低0.47元/天 解锁文章
Thuantanon
关注
（Arxiv，2023）CLIP激活的蒸馏学习：面向开放词汇的航空目标检测技术
lalula的博客
06-04 1455
遥感图像数量的日益增加促进了可扩展目标检测器的发展，这些检测器能够在无需昂贵地收集新的标记数据的情况下，检测超出训练类别的对象。在本文中，我们旨在开发一种开放词汇目标检测（OVD）技术，用于航空图像，该技术能够将目标词汇量扩展到超出训练数据的范围。开放词汇目标检测性能的基本挑战在于：类别不可知区域提议的质量和能够很好地泛化到新目标类别的伪标签。为了同时生成高质量的提议和伪标签，我们提出了CastDet，一个CLIP激活的师生开放词汇目标检测框架。我们的端到端框架遵循学生-教师自学习方法。
开放词汇目标检测（Open-Vocabulary Object Detection, OVOD）综述
yangsn0719的博客
12-20 2848
综上，大多数工作均基于CLIP预训练的图像编码器和文本编码器。GlIP为解决目标检测任务提供了先例，后续很多工作常与目前较为广泛使用的目标检测网络结构相结合，从而构建新的开放词汇目标检测器。如ViLD基于Mask R-CNN、RegionCLIP基于R-CNN、VLDet和BARON基于Faster R-CNN。更具有创新性的工作是Detic，提出了使用图像分类的数据集来对目标检测器的分类头进行训练。
AAAI 2025一种遥感半监督目标检测方法的中文解读
weixin_45453121的博客
02-28 1134
以上是本人对遥感半监督目标检测的一些分析和方案，个人认为动机比较明确，但创新比较乏，好在性能不错。该工作历经两次投稿，第一次投了MM（对应Arxiv版本），分数5441（6满分）😭；第二次投了AAAI，顺利接受（7666，满分10）。这是本人第一篇科研工作，各位大佬的任何批评指正对本人接下来的科研认知都会产生正向作用，鞭策才能进步！
Remote Sensing ChatGPT: Solving Remote Sensing Tasks with ChatGPT and Visual Models
yokon的博客
01-31 1135
为此，我们提出了遥感ChatGPT，一个llm驱动的代理，利用ChatGPT连接各种基于人工智能的遥感模型来解决复杂的口译任务。具体来说，给定一个用户请求和一张遥感图像，我们利用ChatGPT了解用户请求，根据任务的功能进行任务规划，迭代执行每个子任务，并根据每个子任务的输出生成最终响应。提出了遥感ChatGPT，这是一个类似ChatGPT的系统，能够理解用户的请求，规划遥感解译任务，并生成最终产品和对用户的响应。遥感ChatGPT可以理解用户的请求，规划遥感判读任务，并生成最终产品和对用户的响应。
AAAI'25开源 | 清华新作：定位地球上的一切！
3D视觉工坊
01-08 279
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：cv3d001，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附3D视觉行业细分群。扫描下方二维码，加入「3D视觉从入门到精通」知识星球(点开有惊喜)，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门秘制视频课程、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做...
OVRS：开放词汇遥感图像语义分割
lalula的博客
02-11 852
考虑一张图像III和一组潜在的类别CTnCTn)}，其中n1NCn1NC​TnT(n)Tn表示第nnn个类别的文本描述，NCN_CNC​是类别总数。例如，TnT(n)Tn可以定义为“an image of 类别名”。开放词汇语义分割的任务是根据这些类别为图像III中的每个像素分配一个标签。与传统的语义分割任务不同，开放词汇分割面临着一个灵活且动态的类别集CCC，该类别集以自由形式文本提供。
14、论文阅读：SuperYOLO：多模态遥感图像中的超分辨率辅助目标检测
DQHNB的博客
10-25 2822
在遥感图像 (RSI) 中，准确且及时地检测包含几十个像素的多尺度小物体仍然充满挑战。现有的大多数解决方案主要设计复杂的深度神经网络，以从背景中分离出物体并学习强特征表示，但这通常会导致高计算负担。本文提出了一种名为SuperYOLO的 RSI 目标检测方法，具有准确且快速的特点。该方法通过融合多模态数据和辅助超分辨率 (SR) 学习，在多尺度目标的高分辨率 (HR) 检测中兼顾检测精度和计算成本。
多模态遥感图像超分辨率目标检测的SuperYOLO优化改进
05-10
内容概要：本文介绍了SuperYOLO系统，专为多模态遥感图像中的超分辨率目标检测而设计。基于YOLO系列算法（如YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）并进行了多项优化，包括引入注意力机制、多尺度特征融合和transform技术，以提高...
多模态遥感图像中的SuperYOLO超分辨率目标检测算法：基于Yolov5、YOLOv7和YOLOv8的优化改进与注意力机制多尺度提升精度技术,SuperYOLO：增强型多模态遥感图像超分辨率目标检
02-21
多模态遥感图像中的SuperYOLO超分辨率目标检测算法：基于Yolov5、YOLOv7和YOLOv8的优化改进与注意力机制多尺度提升精度技术,《SuperYOLO：增强型多模态遥感图像超分辨率目标检测系统》,SuperYOLO：用于多模态遥感...
面向多模态遥感影像实时轻量级目标检测框架HyperYOLO
10-13
使用场景及目标：利用可见光与红外光谱传感器提供的多模态遥感影像开展目标监测任务，尤其是小尺度目标的识别与定位；同时追求实时高效，适合嵌入有限算力的环境。 本文强调创新模块的设计细节以及相关实验分析结果...
遥感图像处理领域中SuperYOLO的多模态超分辨率目标检测优化
04-26
内容概要：本文介绍了SuperYOLO在遥感图像处理领域的创新应用，主要针对多模态遥感图像的超分辨率目标检测进行了优化。SuperYOLO通过将超分辨率模块与目标检测网络相结合，实现了更高的检测精度和更快的推理速度。...
"SuperYOLO：多模态遥感图像超分辨率目标检测的注意力机制优化框架",SuperYOLO：用于多模态遥感图像中的超分辨率目标检测 支持yolov5，YOLOv7，YOLOv8优化改进，加入注意
01-30
SuperYOLO是一种针对多模态遥感图像进行超分辨率目标检测的创新框架，它对现有的YOLO系列目标检测算法进行了优化改进。多模态遥感图像涉及利用多种感测器获取的图像数据，这些数据在空间分辨率、光谱分辨率以及时间...
【计算机视觉前沿研究 热点 CVPR 2024】顶会中与目标检测相关的论文
热门推荐
A_Student10000的博客
06-25 1万+
CVPR 2024 目标检测 计算机视觉前沿研究 顶会论文分析
Github 2025-05-30Java开源项目日报Top10
最新发布
老孙正经胡说
05-30 801
根据Github Trendings的统计，今日(2025-05-30统计)共有10个项目上榜。
OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()
jndingxin的专栏
05-29 666
该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。
智能体商业化落地实战指南：破解技术变现“最后一公里“难题
2401_88740939的博客
05-28 1113
AI智能体开发遇变现难题，井云平台推出解决方案。当前智能体开发者面临三大困境：用户管理低效、支付链路缺失、流量转化乏力。井云平台通过三大引擎帮助实现商业化闭环：1）灵活计费模式和支付系统；2）独立官网生成与会员运营工具；3）企业级定制服务。典型应用场景包括法律咨询、文案生成、虚拟偶像等，支持从开发到变现的零代码快速部署，解决AI技术落地最后一公里问题，让智能体真正实现商业价值。
【第4章 图像与视频】4.6 结合剪辑区域来绘制图像
奋斗的小猪
05-29 1033
本节将综合运用图像处理、离屏 canvas 以及剪辑区域等技术实现墨镜效果。
AI大模型赋能客服中心：实施路径与关键策略
2202_75469062的博客
05-29 904
AI大模型正在重塑客户服务行业格局，为企业客服数字化转型提供创新解决方案。文章系统阐述了AI大模型在客服领域的完整应用路径：首先明确业务需求与量化目标，选择适配的AI模型；其次做好数据准备与系统集成，通过试点验证模型效能；然后持续优化训练，逐步扩大应用范围；最后建立长期运营机制。实施过程中需应对技术适配、品牌契合和成本控制等挑战，采用"敏捷试点、快速迭代"策略。通过科学的全生命周期管理，AI大模型可显著提升客服效率40%以上，降低运营成本30%，同时改善客户体验，实现服务数字化转型。
AAAI异常检测2025
03-01
### 关于2025年AAAI会议中的异常检测研究主题和议程 通常情况下，国际人工智能协会（AAAI）每年都会在其年度会议上讨论最新的研究成果和技术进展。对于特定领域如异常检测，在2025年的AAAI会议中预计会涉及多个方面。 #### 异常检测技术的发展趋势 近年来，随着机器学习特别是深度学习的进步，异常检测方法也得到了显著改进。这些进步不仅体现在算法性能上，还包括处理复杂数据结构的能力以及跨域应用的可能性[^1]。 #### 主要议题可能包括但不限于： - **基于自监督学习的异常检测模型** 探讨如何利用未标记的数据来训练更加鲁棒且泛化能力强的异常识别系统。 - **多模态融合下的异常事件预测** 结合图像、视频流和其他传感器输入等多种类型的感知信息来进行更精准的事物状态评估与预警分析。 - **实时在线更新机制设计** 针对动态变化环境的特点，研究能够快速适应新情况并保持高效运行时间表现的方法论框架。 - **解释性和透明度提升策略** 构建既具备高精度又易于理解其决策过程的人工智能解决方案，从而增强用户信任感和支持力度。 ```python # 示例代码展示了一个简单的异常检测函数实现方式 def detect_anomalies(data_series, threshold=3): mean = data_series.mean() std_dev = data_series.std() anomalies = [] for value in data_series: z_score = (value - mean) / std_dev if abs(z_score) > threshold: anomalies.append(value) return anomalies ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值