android 多媒体数据 ContentProvider

本文深入探讨了内容提供者(ContentProvider)的使用方法,包括如何创建ContentResolver进行访问,执行查询、插入、更新和删除操作,并提供了实例代码。

 

使用内容提供者

1.ContentProvider

   ContentProvider是一种通用的接口机制,它可以在应用程序之间共享数据。通过抽象出底层的数据源,内容提供者可以把应用程序层和数据层分开,从而使应用程序变为数据源不可知的(agnostic)的。

    通过将数据源作为内容提供者来发布,你就可以在新的应用程序中利用和扩展该数据。

2.ContentResolver

对内容提供器的访问是由内容解析器(ContentResolver)类进行处理的。每个应用程序的上下文都有一个单独的ContentResolver,可以使用如下方法访问:

ContentResolver   cr   =   getContentResolver();

   

3.查询内容

与数据库中的操作一样,查询结果是作为指向结果集的Cursor而返回的。使用ContentResolver对象的query方法进行查询,代码如下:

//返回所有行

Cursor   allRows = getContentResolver().query(MyProvider.CONTENT_URI,

                                   null,null,null.null);

//返回第三列等于某个值的所有行,并且这些行按照第五列排序

String  where = KEY_COL3 + “=”+requiredValue;

String   order = KEY_COL5;

Cursor   someRows = getContentResolver().query(MyProvider.CONTENT_URI,

null,  where, null,  order);

4.插入、更新和删除内容

4.1 插入

ContentResolver提供了两种方法来向ContentProvider插入记录----insert和bulkInsert。通过下列代码区别两种方法:

//创建要插入的一行新值

ContentValues   newValues = new ContentValues();

//为每一行赋值

newValues.put(COLUMN_NAME,newValues);

[…Repeat for each column…]

Uri   myRowUri  =  getContentResolver().insert(MyProvider.CONTENT_URI,

newValues);

//创建要插入的一行新值

ContentValues[] valueArray = new ContentValues[5];

//待实现:创建新行的数组

int   count  =  getContentResolver().bulkInsert(MyProvider.CONTENT_URI,

valueArray);

4.2删除

//删除特定的行,myRowUri为特定行的URI

getContentResolver().delete(myRowUri,null,null);

//删除前5行

String  where = “id<5”;

getContentResolver().delete(MyProvider.CONTENT_URI,where,null);

4.3更新

//创建要插入的一行新值

ContentValues newValues =new ContentValues();

//创建一个替换映像,指定希望更新哪一行,以及为每一行分配哪些值

newValues.put(COLUMN_NAME,newVALUE);

//应用到前5行

String  where = “id<5”;

getContentResolver().update(MyProvider.CONTENT_URI,newValues, where, null);

转自:http://blog.youkuaiyun.com/kouji1990/article/details/7458920

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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