理解Contact的关键图

本文通过展示数据库表结构和部分数据,解析了联系人信息的存储方式。涉及多种表如contacts, raw_contacts等,并展示了不同类型数据的存储细节。

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1。 附图为理解Contact的关键

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sqlite> .table
_sync_state               phone_lookup              view_data_usage_stat    
_sync_state_metadata      photo_files               view_entities           
accounts                  properties                view_groups             
agg_exceptions            raw_contacts              view_raw_contacts       
android_metadata          search_index              view_raw_entities       
calls                     search_index_content      view_stream_items       
contacts                  search_index_docsize      view_v1_contact_methods
data                      search_index_segdir       view_v1_extensions      
data_usage_stat           search_index_segments     view_v1_group_membership
default_directory         search_index_stat         view_v1_groups          
deleted_contacts          settings                  view_v1_organizations   
directories               status_updates            view_v1_people          
groups                    stream_item_photos        view_v1_phones          
mimetypes                 stream_items              view_v1_photos          
name_lookup               v1_settings               visible_contacts        
nickname_lookup           view_contacts             voicemail_status        
packages                  view_data               

sqlite> select * from mimetypes;
1|vnd.android.cursor.item/email_v2
2|vnd.android.cursor.item/im
3|vnd.android.cursor.item/nickname
4|vnd.android.cursor.item/organization
5|vnd.android.cursor.item/phone_v2
6|vnd.android.cursor.item/sip_address
7|vnd.android.cursor.item/name
8|vnd.android.cursor.item/postal-address_v2
9|vnd.android.cursor.item/identity
10|vnd.android.cursor.item/photo
11|vnd.android.cursor.item/group_membership
sqlite> select * from raw_contacts;
_id|account_id|sourceid|raw_contact_is_read_only|version|dirty|deleted|contact_id|aggregation_mode|aggregation_needed|custom_ringtone|send_to_voicemail|times_contacted|last_time_contacted|starred|pinned|display_name|display_name_alt|display_name_source|phonetic_name|phonetic_name_style|sort_key|phonebook_label|phonebook_bucket|sort_key_alt|phonebook_label_alt|phonebook_bucket_alt|name_verified|sync1|sync2|sync3|sync4
1|1||0|2|1|0|1|0|0||0|0||0|2147483647|Sss|Sss|40||0|Sss|S|19|Sss|S|19|0||||
2|1||0|2|1|0|2|0|0||0|0||0|2147483647|Sss|Sss|40||0|Sss|S|19|Sss|S|19|0||||
3|1||0|3|1|0|3|0|0||0|0||0|2147483647|Rt|Rt|40||0|Rt|R|18|Rt|R|18|0||||

sqlite> select * from data;
_id|package_id|mimetype_id|raw_contact_id|is_read_only|is_primary|is_super_primary|data_version|data1|data2|data3|data4|data5|data6|data7|data8|data9|data10|data11|data12|data13|data14|data15|data_sync1|data_sync2|data_sync3|data_sync4
1||5|1|0|0|0|0|1 338-651-6830|2|||||||||||||||||
2||4|1|0|0|0|0|Eee||||||||||||||||||
3||7|1|0|0|0|0|Sss|Sss||||||||1|0||||||||
4||5|2|0|0|0|0|1 395-805-7571|2|||||||||||||||||
5||7|2|0|0|0|0|Sss|Sss||||||||1|0||||||||
6||5|3|0|0|0|0|1 234-587-963|2|||||||||||||||||
7||7|3|0|0|0|0|Rt|Rt||||||||1|0||||||||
8||8|3|0|0|0|0|Etti
|1||Etti
|||||||||||||||
9||8|3|0|0|0|0|Ui|2||Ui|||||||||||||||


sqlite> select * from contacts;
_id|name_raw_contact_id|photo_id|photo_file_id|custom_ringtone|send_to_voicemail|times_contacted|last_time_contacted|starred|pinned|has_phone_number|lookup|status_update_id|contact_last_updated_timestamp
1|1||||0|0|0|0|2147483647|1|0r1-4B4B4B||1444895246122
2|2||||0|0|0|0|2147483647|1|0r2-4B4B4B||1444895317735
3|3||||0|0|0|0|2147483647|1|0r3-494D||1446610189764




基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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