Android SQLite数据库 笔记

本文详细介绍了Android开发中数据库应用的核心类SQLiteDatabase、Cursor、SQLiteOpenHelper的作用及使用方法,包括如何通过SQLiteOpenHelper实现数据库操作,以及如何利用Cursor获取数据库表数据。特别指出,Android数据库存储图像使用的是byte[]格式。

Android的数据库应用,主要涉及到的类:SQLiteDatabase、Cursor、SQLiteOpenHelper。

其中我们开发者应该继承抽象类SQLiteOpenHelper,并至少重写onCreate()、onUpgrade()方法来实现自己的SQLite数据库帮助类,这个类是开发者使用的的类,在这个类中开发者根据需求需要实现数据库的增、删、查、改等数据库操作。以后开发者使用数据库的时候,就是和这个类打交道的。

SQLiteDatabase是真正实现数据库操作的类,SQLiteOpenHelper中的数据库操作是通过该类实现的。

Cursor是数据库查找返回的表数据,通过该类获取返回的数据库表中的数据。

数据库存储图像是使用byte[]来存储的。

例子:见FileDB.class


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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