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");

 

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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