小罗学习笔记之安卓的存储路径(持续完善)

本文介绍了Android应用中使用DiskLruCache作为硬盘缓存的方案,详细解析了郭神的文章《Android DiskLruCache完全解析》。推荐的图片存储路径为/sdcard/Android/data/<application package>/cache,该路径在SD卡上,卸载应用时会自动清理,避免占用内部存储空间。同时讨论了如何处理无SD卡或SD卡移除的情况,提出通过特定方法获取缓存地址的建议。

这两天给app集成了DiskLruCache,参考郭神的文章 Android DiskLruCache完全解析,硬盘缓存的最佳方案 http://blog.youkuaiyun.com/guolin_blog/article/details/28863651

按照郭神文章里的说法,图片的存放路径最好是/sdcard/Android/data/<application package>/cache,原因如下:

1.这个存储在SD卡上,因此即使缓存再多的数据也不会对手机的内置存储空间有任何影响,只要SD卡足够就行。

2.这个路径被Android系统认定为应用程序的缓存路径,当程序被卸载的时候,这里的数据也会一起被清理掉,这样就不会出现删除程序之后手机上还有很多残留数据的问题。(这一点太给力了,以前我就经常末末的吐槽好多应用删掉了还有文件夹,吐槽那些开发人员。。)

方法呢,按照郭神的说法,其中缓存地址前面已经说过了,通常都会放在/sdcard/Android/data/<application package>/cache 这个路径下面,但同时我们又需要考虑如何这个手机没有SD卡,或者SD卡正好被移除了的情况,因此比较优秀的程序员会专门写一个方法来获取缓存地址:

public File getDiskCacheDir(Context context, String uniqueName) {  
    String cachePath;  
    if (Environment.MEDIA_MOUNTED.equals(Environment.getExternalStorageState())  
            || !Environment.isExternalStorageRemovable()) {  
        cachePath = context.getExternalCacheDir().getPath();  
    } else {  
        cachePath = context.getCacheDir().getPath();  
    }  
    return new File(cachePath + File.separator + uniqueName);  
}  

记得以前自己都是直接用Environment.getExternalStorageDirectory()貌似也没有什么问题,好像不同的手机用这个接口获取到的路径是不一样的,是不是我以后也要参照郭神这个路径来做呢?

学习一下,后续继续完善。。。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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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