greenDao的简单使用

为什么使用greenDao数据库框架?https://juejin.im/post/5958fe70f265da6c49777c94

greenDAO 是基于AndroidSQLite的最快、性能最强悍的数据库框架,因为他不涉及反射,靠的是代码辅助生成。

集成greenDao:

1. build.gradle (project)——

buildscript {
    
    repositories {
        google()
        jcenter()
        mavenCentral()
    }
    dependencies {
        classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.2.0'
        classpath 'org.greenrobot:greendao-gradle-plugin:3.2.2'

        // NOTE: Do not place your application dependencies here; they belong
        // in the individual module build.gradle files
    }
}

2.build.gradle(module)——

apply plugin: 'org.greenrobot.greendao'

android{

greendao{
    //指定数据库schema版本号,迁移等操作会用到
    schemaVersion 3
    //DaoSession、DaoMaster以及所有实体类的dao生成的目录,默认为你的entity所在的包名
    //daoPackage 包名
    daoPackage 'com.able.greendaodemo.db'
    //自定义生成数据库文件的目录了,可以将生成的文件放到我们的java目录中,而不是build中,这样就不用额外的设置资源目录了
    //工程路径
    targetGenDir 'src/main/java'
}
dependencies{
implementation 'org.greenrobot:greendao:3.2.2'
}

}

3. 

Application 类

oncreate()中添加

DaoMaster.DevOpenHelper helper = new DaoMaster.DevOpenHelper(this, "users-db");
Database db = helper.getWritableDb();
daoSession = new DaoMaster(db).newSession();

然后get:

public DaoSession getDaoSession() {
    return daoSession;
}

在使用时插入数据:

DaoSession daoSession = ((MyApp) getApplication()).getDaoSession();
userDao = daoSession.getUserDao();
User user = new User(null,"测试",22);
try {
//插入
    userDao.insert(user);
}catch (Exception e){
    Log.i("异常", e.toString());
}

具体代码可在我的github出下载

https://github.com/zsq7777/GreenDaoDemo.git

 

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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