数据存储笔记

本文详细介绍了iOS应用中的数据存储方式,包括XMl属性列表(plist)归档、Preference偏好设置、NSKeyedArchiver归档、SQLite3、CoreData,以及应用沙盒的概念与使用方法。此外,还提供了如何获取沙盒根目录、Documents目录、缓存路径和临时路径的指南,并详细阐述了属性列表、用户偏好设置、归档NSKeyedArchiver的使用方法。

一,数据的五种存储方式
1,XMl属性列表(plist)归档
2,Preference(偏好设置)
3,NSKeyedArchiver归档(NSCoding)
4,SQLite3
5,Core Data

二,应用沙盒

每个iOS应用都有自己的应用沙盒(应用沙盒就是文件系统目录),与其他文件系统隔离。应用必须待在自己的沙盒里,其他应用不能访问该沙盒

Layer : (应用程序包)包含所有的资源文件和可执行文件

Documents : 保存应用运行时生成的需要持久化的数据,iTunes同步设备时会备份该目录。例如,游戏应用可将游戏存档保存在该目录

Library/Caches:保存应用运行时生成的需要持久化的数据,iTunes同步设备时不会备份该目录。一般存储体积大、不需要备份的非重要数据

Library/Preference:保存应用的所有偏好设置,iOS的Settings(设置)应用会在该目录中查找应用的设置信息。iTunes同步设备时会备份该目录

获取沙盒根目录

NSString *home = NSHomeDirectory();

获取目录(document)

方式一
NSString *path = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentationDirectory, NSUserDomainMask, YES) lastObject];
//方式二(不建议采用)新版操作系统有可能修改目录名
//利用沙盒目录拼接"Documents"字符串
NSString *home = NSHomeDirectory();
NSString *documents = [home stringByAppendingPathComponent:@"Documents"];

获取缓存路径(cache)

NSString *path = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSCachesDirectory, NSUserDomainMask, YES) lastObject];

获取临时路径(tmp)

NSString *path = NSTemporaryDirectory();

一,属性列表

属性列表是一种XML格式的文件,拓展名为plist
如果对象是NSString、NSDictionary、NSArray、NSData、NSNumber等类型,就可以使用writeToFile:atomically:方法直接将对象写到属性列表文件中

//把数据保存到沙盒的一个plist文件里
    NSDictionary *data = @{@"name":@"zhangsan",@"age":@23};
    [data writeToFile:self.plistPath atomically:YES];

//读取
    NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithContentsOfFile:self.plistPath];

二,用户偏好设置(比如,保存用户名 ,字体大小,是否自动登录)

1,保存数据

/**
     *注意: UserDefaults设置数据时,不是立即写入,而是根据时间戳定时地把缓存中的数据写入本地磁盘。所以调用了set方法
     *之后数据可能还没有写入磁盘应用程序就终止了。
     *出现以上问题,可以通过调用synchornize方法强制写入
     */

    NSUserDefaults *defaults = [NSUserDefaults standardUserDefaults];
    //保存数据
    [defaults setObject:@"zhangsan" forKey:@"account"];
    [defaults setObject:@"123" forKey:@"password"];
    [defaults setBool:YES forKey:@"autoLogin"];
    [defaults setBool:YES forKey:@"rememberPassword"];

    //调用同步的方法,把数据保存到沙盒文件,(内存的数据跟沙盒里的一致)
    [defaults synchronize];

2,读取数据

//读数据
    NSUserDefaults *defaults = [NSUserDefaults standardUserDefaults];
    NSString *account = [defaults objectForKey:@"account"];
    NSString *password = [defaults objectForKey:@"password"];
    BOOL autoLogin = [defaults objectForKey:@"autoLogin"];
    BOOL rememberPassword = [defaults objectForKey:@"rememberPassword"];
    NSLog(@"%@%@%d%d",account,password,autoLogin,rememberPassword);

3,删除数据

//删
    NSUserDefaults *defaults = [NSUserDefaults standardUserDefaults];
    [defaults removeObjectForKey:@"account"];

    //调用同步的方法(内存的数据跟沙盒里的一致)
    [defaults synchronize];

    NSString *account = [defaults objectForKey:@"account"];
    NSString *password = [defaults objectForKey:@"password"];
    BOOL autoLogin = [defaults objectForKey:@"autoLogin"];
    BOOL rememberPassword = [defaults objectForKey:@"rememberPassword"];
    NSLog(@"%@%@%d%d",account,password,autoLogin,rememberPassword);

4,修改数据

NSUserDefaults *defaults = [NSUserDefaults standardUserDefaults];
    [defaults setObject:@"321" forKey:@"password"];

    //调用同步的方法(内存的数据跟沙盒里的一致)
    [defaults synchronize];

    NSString *account = [defaults objectForKey:@"account"];
    NSString *password = [defaults objectForKey:@"password"];
    BOOL autoLogin = [defaults objectForKey:@"autoLogin"];
    BOOL rememberPassword = [defaults objectForKey:@"rememberPassword"];
    NSLog(@"%@%@%d%d",account,password,autoLogin,rememberPassword);

三,归档 NSKeyedArchiver

如果对象是NSString、NSDictionary、NSArray、NSData、NSNumber等类型,可以直接用NSKeyedArchiver进行归档和恢复
不是所有的对象都可以直接用这种方法进行归档,只有遵守了NSCoding协议的对象才可以


//创建Person类
//Person.h中
@interface Person : NSObject<NSCoding>
@property (nonatomic, copy) NSString *name;
@property (nonatomic, assign) int age;
@property (nonatomic, assign) float height;
@end

//Person.m
@implementation Person
- (void)encodeWithCoder:(NSCoder *)encoder {
    [encoder encodeObject:self.name forKey:@"name"];
    [encoder encodeInt:self.age forKey:@"age"];
    [encoder encodeFloat:self.height forKey:@"height"];
}
- (id)initWithCoder:(NSCoder *)decoder {
    self.name = [decoder decodeObjectForKey:@"name"];
    self.age = [decoder decodeIntForKey:@"age"];
    self.height = [decoder decodeFloatForKey:@"height"];
    return self;
}
@end


//使用时,导入Person类

//获取document路径
NSString *doc = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES) lastObject];
NSString *path = [doc stringByAppendingPathComponent:@"data.archiver"];
/*
*data.plist/data.archiver 自定义存储文件名,后缀是不必须是plist
*将data.archiver后缀改成plist可以看到数据
*/

//归档

Person *person = [[Person alloc] init];
person.name = @"数据";
person.age = 27;
person.height = 1.83;
[NSKeyedArchiver archiveRootObject:person toFile:path];

//解档
Person *person = [NSKeyedUnarchiver unarchiveObjectWithFile:path];

/*
如果父类也遵守了NSCoding协议,请注意:
应该在encodeWithCoder:方法中加上一句
*/
[super encodeWithCode:encode];
确保继承的实例变量也能被编码,即也能被归档
/*
应该在initWithCoder:方法中加上一句
*/
self = [super initWithCoder:decoder];
//确保继承的实例变量也能被解码,即也能被恢复
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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