关于contactsproviderSetting

本文展示了如何使用SQLite查询一个名为'settings'的表,并列出了账户名字、账户类型及是否可见等字段的数据。此表用于存储联系人的同步设置。

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

sqlite>  select * from settings;

account_name    |  account_type                                          |data_set                        |ungrouped_visible|should_sync

Phone contacts   | localcontacts       |                                                                             |1                                |1

SIM contacts        | adncontacts         |                                                                             |1                                  |1


显示当前表数据:账户名字,账户类型,是否可见




标题基于Spark的旅游路线推荐系统研究AI更换标题第1章引言介绍旅游路线推荐系统的研究背景、意义,以及基于Spark的技术优势和论文结构。1.1研究背景与意义分析旅游行业的发展现状和旅游路线推荐的重要性。1.2Spark技术及其在推荐系统中的应用简述Spark技术的特点及其在大数据处理中的优势。1.3论文方法与结构概述论文的研究方法、实验设计和整体结构。第2章相关理论阐述推荐系统、Spark技术及旅游路线规划的相关理论。2.1推荐系统基础理论介绍推荐系统的基本原理和常用算法。2.2Spark大数据技术解释Spark的核心概念、工作原理及在推荐系统中的应用。2.3旅游路线规划理论探讨旅游路线规划的基本方法和优化策略。第3章基于Spark的旅游路线推荐系统设计详细说明基于Spark的旅游路线推荐系统的设计思路和实现方法。3.1数据收集与预处理介绍旅游数据的来源、收集方法和预处理过程。3.2推荐算法设计阐述基于Spark的推荐算法设计,包括协同过滤、内容推荐等。3.3系统架构与实现推荐系统的整体架构、功能模块和实现细节。第4章系统实验与分析对基于Spark的旅游路线推荐系统进行实验验证和性能分析。4.1实验环境与数据集介绍实验环境搭建、数据集来源和数据特性。4.2实验方法与步骤详细说明实验的具体方法、步骤和评估指标。4.3实验结果与分析展示实验结果,并对结果进行详细的分析和讨论。第5章结论与展望总结论文的研究成果,提出未来研究方向和改进措施。5.1研究结论概括论文的主要研究结论和创新点。5.2研究展望与改进分析当前研究的局限性,并提出未来的研究方向和改进措施。
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