Android文件存取

Web端ER图工具选型指南:DrawSQL、QuickDBD与DBDiagram实战对比 ER图作为数据库设计的核心表达形式,正从DBA专属工具演变为全栈协作基础设施。其本质是数据结构的可视化契约,依赖清晰的实体定义、关系建模与约束表达。现代Web原生ER工具通过浏览器沙箱执行、客户端校验与离线渲染等技术,突破本地部署瓶颈,显著提升跨角色协同效率与工程落地质量。在真实项目中,DrawSQL支撑需求对齐与实时协作,QuickDBD以语法驱动实现精准建模与版本可控,DBDiagram则打通ER图到TypeScript接口、JSON Schema及OpenAPI文档的自动化链路。三者分别解决沟通、控制 阅读详情

  今天学习了Android的文件存取技术,在Android的中很多时候需要用到文件存取相关功能,即我们可以在手机或SD Card中存放我们期望放入的文件、读取文件内容以及等操作来达到相应目的。

    文件存储模式:

    1. Context.MODE_PRIVATE:为默认操作模式,代表该文件是私有数据,只能被应用本身访问,在该模式下,写入的内容会覆盖原文件的内容,如果想把写入的内容追加到原文件中,可以使用Context.MODE_APPEND。

    2. COntext.MODE_APPEND:改模式会检查文件是否存在,存在就往文件追加内容,否则就创建新文件。

    

    Context.MODE_WORDL_REABLE和Context.MODE_WORLD_WRITEABLE用来控制其他应用是否有权限读写该文件。

    3. Context.MODE_WORLD_REABLE:表示当前文件可以被其他应用读取。

    4. Context.MODE_WORLD_WRITEABLE:表示当前文件可以被其他应用写入。

 

    如果希望文件被其他应用读和写,可以使用:

        openFileOutput("filename",Context.MODE_WORLD_READBLE+Context.MODE_WORLD_WRITEABLE);

 

    android有一套自己的安全模型,当应用程序(.apk)在安装时系统就会分配给他一个userid,当该应用要去访问其他资源文件的时候,就需要userid匹配。默认情况下,任何应用创建的文件,sharedpreferences,数据库都应该是私有的,其他应用程序无法访问。除非在创建时指定了Context.MODE_WORLD_READABLE或者Context.MODE_WORLD_WRITEABLE,只有这样其他程序才能正确访问。

 

  下面我结合自己的理解,解释一下Android中的文件存储:

  1. 建立布局文件,我们最终要实现的是如下界面,具体功能是输入文件名和文件内容点击保存按钮就将此文件保存到手机上:

    

  2. 编写代码实现响应功能:

    下面只贴出核心代码

 1 import java.io.ByteArrayOutputStream;
 2 import java.io.File;
 3 import java.io.FileInputStream;
 4 import java.io.FileNotFoundException;
 5 import java.io.FileOutputStream;
 6 import java.io.IOException;
 7 
 8 import android.content.Context;
 9 
10 /**
11  * @author fanchangfa
12  * 文件操作类:
13  * 文件保存
14  * 文件读取
15  */
16 public class FileOperate{
17     Context context;
18     
19     public FileOperate(Context context) {
20         this.context = context;
21     }
22 
23 
24 
25     /**
26      * 保存文件方法
27      * @param filename    文件名称
28      * @param content    文件内容
29      * @throws IOException 
30      */
31     public void save(String filename , String content) throws IOException
32     {
33         FileOutputStream file_stream = context.openFileOutput(filename, Context.MODE_PRIVATE);
34         file_stream.write(content.getBytes());
35         file_stream.close();
36     }
37     
38     public String read(String filename)throws IOException
39     {
40         //获取文件对象
41         File file = new File(filename);
42         //获取输出流对象
43         FileInputStream instream = new FileInputStream(file);
44         //获得存放输出流的集合
45         ByteArrayOutputStream bstream = new ByteArrayOutputStream();
46         //定义每次保存输出数据的字节数组
47         byte[] buffer = new byte[1024];
48         
49         //每次读取数据的长度
50         int len = 0;
51         
52         while((len = instream.read(buffer))!=-1)
53         {
54             bstream.write(buffer, 0, len);
55         }
56         
57         instream.close();
58         bstream.close();
59         
60         
61           byte[] data = bstream.toByteArray();
62           return new String(data);
63 
64         //return new String(bstream.toString());
65     }
66 }

  3. 保存文件成功以后,文件默认保存在/data/data/package名字/files/保存的文件名,如下图,我保存的是一个a.txt文件:

    

  响应的读取文件核心代码也写好,有需要的可以自己实现,其实Android中文件存取很简单,和Java数据流操作一样。需要注意的是文件存储时的模式不同,应用于各个应用程序之间的权限也各部相同。

Android 文件存取 可以进行内部存储和SD卡存储以及简单存储,同时用对话框对存储的文件进行管理。 立即下载

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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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ER图(实体关系图)是数据库设计与数据建模的核心可视化表达,其本质是将业务概念转化为结构化数据契约。现代研发强调实时协作、版本可控与CI/CD集成,传统桌面工具因依赖本地环境、缺乏双向同步和难以嵌入工作流而逐渐失效。真正可用的Web端ER图工具需满足零客户端安装、服务端持久化、数据库正逆向工程三大技术基线。本文聚焦dbdiagram.io(文本驱动)、QuickDBD(DSL建模)和draw.io(开放绘图)三款主流开源方案,从协作效率、语法表达力、自动化集成及企业合规性等维度展开深度对比,覆盖后端开发、全

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fchangfa
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