winphone 独立存储

本文详细介绍了手机应用程序中三种主要的本地存储方式:IsolatedStorageSettings用于存储键/值对,IsolatedStorageFile用于文件管理,LocalDatabase则利用LINQ to SQL进行数据存储和访问。并提供了具体的代码示例。

对于每个应用程序,系统都会自动为之分配手机闪存中的一部分独立的存储空间,使其可在其中无法被其他应用程序访问的独立区域中存储信息。应用程序可以在此处保存任意类型的文件或数据。
  

  在SDK 7.1中,本地存储大致上共有如下三种方式:

 

  • Settings:通过类IsolatedStorageSettings使用键值对的方式存储信息。
  • Files: 通过类IsolatedStorageFile可以实现文件,文件夹的管理。
  • Local Database: 使用LINQ to SQL来实现对local database的存储及访问。


(1)IsolatedStorageSettings
    IsolatedStorageSettings允许你在一个字典中存储键/值对(注意,无需任何设定),然后再读取出来。这些数据会一直保存着,无论应用程序停止/启动,或者关机等等。除非你删除它,或者用户卸载你的应用程序,否则它一直存在。要记住的一点是在它被添加到字典中之前你无法读取它。 
  IsolatedStorageSettings 可提供一种将用户特定数据存储为本地 IsolatedStorageFile 中的键/值对的便捷方法。一种典型的用途是保存设置,例如,每页显示的图像数、页面布局选项等。 
用户设置可以是特定于某个应用程序的,也可以是在同一个域中的多个应用程序之间共享的。ApplicationSettings 存储为每个应用程序的设置、每台计算机的设置以及每个用户的设置。其范围由应用程序 .xap 文件的完整路径来决定。SiteSettings 存储为每个域的设置、每台计算机的设置以及每个用户的设置。其范围由承载应用程序 .xap 文件的子域来决定。
例如,位于 http://www.contoso.com/site1/application.xap 的应用程序将与位于http://www.contoso.com/site2/application.xap 的应用程序具有不同的 ApplicationSettings。但是,这两个应用程序将共享相同的 SiteSettings,因为它们承载于同一个子域中。

(2)IsolatedStorageFile 
  IsolatedStorageFile表示包含文件和目录的独立存储区。使用IsolatedStorageFile是一种让你可以在用户的设备中存储真实文件的机制。 
  该类使独立存储的虚拟文件系统抽象化。IsolatedStorageFile 对象对应于特定的独立存储范围,在该范围中存在由 IsolatedStorageFileStream 对象表示的文件。应用程序可以使用独立存储将数据保存在文件系统中这些数据自己的独立部分,而不必在文件系统中指定特定的路径。 
  虚拟文件系统的根位于物理文件系统上经过模糊处理的每用户文件夹中。由主机提供的每个唯一标识符都映射为不同的根,该根为每个应用程序提供它自己的虚拟文件系统。应用程序不能从它自己的文件系统导航到另一个文件系统中。因为独立存储区在特定程序集的范围内,所以其他大多数托管代码都不能访问您的代码的数据(高度受信任的托管代码和管理工具可以从其他程序集访问存储区)。非托管代码可以访问任何独立存储区。


  我们可以通过类 IsolatedStorageFile 的 GetUserStoreForApplication()方法获得该application分配的独立空间。
  Demo:创建新文件或打开现有文件(例如文本文件)、读取文件,并将其信息显示在手机的显示屏中。


private void btnSave_Click(object sender, RoutedEventArgs e)

        {
            string filename = "test.txt";
            //得到独立空间的引用
            var appStorage = IsolatedStorageFile.GetUserStoreForApplication();
            //以只写的方式打开(不存在就创建)文件
            using (var file = appStorage.OpenFile(filename, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.Write))
            {
                using (StreamWriter sw = new StreamWriter(file))
                {
                    sw.Write(myTextbox.Text);
                }
            }
        }


        private void btnClear_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            myTextbox.Text = String.Empty;
        }


        private void btnOpen_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            string filename = "test.txt";
            var appStorage = IsolatedStorageFile.GetUserStoreForApplication();
            using (var file = appStorage.OpenFile(filename, FileMode.Open, FileAccess.Read))
            {
                using (StreamReader sr = new StreamReader(file))
                {
                    myTextbox.Text = sr.ReadToEnd();
                }
            }
        }
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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