SharedPreferences 的一个单利工具类MyPrefs

本文详细介绍了用于密码锁功能的工具类MyPrefs的实现方法,包括如何使用SharedPreferences进行数据存储和读取,以及在Android应用中正确使用该工具类的注意事项。

这个工具类来自https://www.jianshu.com/p/43c0e22daa15    密码锁

MyPrefs.java

package com.share.jack.numberlockdemo.util;

import android.content.Context;
import android.content.SharedPreferences;
import android.content.SharedPreferences.Editor;


public class MyPrefs {
	private static MyPrefs myPrefs;//私有化
	private SharedPreferences sp;
	//提供私有的构造方法
	private MyPrefs(){}
	/**
	 * 对外提供的初始化方法
	 * @return
	 */
	public static MyPrefs getInstance(){
		//初始化自身对象
		if(myPrefs == null){
			myPrefs = new MyPrefs();
		}
		return myPrefs;
	}

	/**
	 * 初始化SharedPreferences对象
	 * @param context
	 */
	public MyPrefs initSharedPreferences(Context context){
		//获取SharedPreferences对象
		if(sp == null){
			sp = context.getSharedPreferences(Consts.PREF_NAME,
					Context.MODE_PRIVATE);
		}
		return myPrefs;
	}

	/**
	 * 向SharedPreferences中写入String类型的数据
	 * @param key
	 * @param value
	 */
	public void writeString(String key, String value){
		//获取编辑器对象
		Editor editor = sp.edit();
		//写入数据
		editor.putString(key, value);
		editor.commit();//提交写入的数据
	}

	/**
	 * 根据key读取SharedPreferences中的String类型的数据
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public String readString(String key){
		return sp.getString(key, "");
	}
}
Consts.java
package com.share.jack.numberlockdemo.util;

public class Consts {

	/** SharedPreferences的文件名 */
	public static final String PREF_NAME = "numberlock";
	
}

使用时注意:

1.在第一次存数据时,要先创建好,防止空指针

//保存密码到文件中
//这个行代码就创建了一个名为"numberlock"的一个xml文件
MyPrefs.getInstance().initSharedPreferences(Lock1Activity.this);
lockMyPrefs.getInstance().writeString("password", input);

2.在第二次使用时,取数据password的值

如果你这样写就获取获取不到,(这是一个坑,浪费我好长时间)

String ps = MyPrefs.getInstance().readString("password");

一定要这样写

String ps = MyPrefs.getInstance().initSharedPreferences(Lock1Activity.this).readString("password");

 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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