android通信录联系人操作 uri,查询条件参考

本文介绍了使用Android系统ContentProvider更新联系人的具体实现方法,包括电话号码、邮箱、姓名、网址、公司及备注等信息的更新操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

很久没写过博客了,今天在这里开通博客就是为了记录我从程序猿到攻城狮的学习过程,把学习过程中觉得有用的记录下来。

投入到Android是个偶然,不是我选择的路却是冥冥中上帝为我选择的最好的路。虽然职位上是初级软件工程师,但是我深知自己离程序猿都差很多别提攻城狮了。

日子还长,尽情享受生活。

靡不有初,鮮克有終。《詩經》。

共勉。

</pre><pre class="java" name="code">ops.add(ContentProviderOperation.newUpdate(ContactsContract.Data.CONTENT_URI)
.withSelection(

Data.RAW_CONTACT_ID + "=?" + " AND "+ ContactsContract.Data.MIMETYPE + " = ?" +
" AND " + Phone.TYPE + "=?",new String[] { String.valueOf(id),Phone.CONTENT_ITEM_TYPE,
String.valueOf(Phone.TYPE_HOME) }).withValue(Phone.NUMBER, phone).build());

// 更新email
ops.add(ContentProviderOperation.newUpdate(ContactsContract.Data.CONTENT_URI)
.withSelection(Data.RAW_CONTACT_ID + "=?" + " AND "+ ContactsContract.Data.MIMETYPE + " = ?" +" AND " + Email.TYPE + "=?",new String[] { String.valueOf(id),Email.CONTENT_ITEM_TYPE,
String.valueOf(Email.TYPE_HOME) }).withValue(Email.DATA, email).build());

// 更新姓名
ops.add(ContentProviderOperation.newUpdate(ContactsContract.Data.CONTENT_URI)
.withSelection(Data.RAW_CONTACT_ID + "=?" + " AND "+ ContactsContract.Data.MIMETYPE + " = ?",new String[] { String.valueOf(id),StructuredName.CONTENT_ITEM_TYPE }).withValue(StructuredName.DISPLAY_NAME, name).build());

// 更新网站
ops.add(ContentProviderOperation.newUpdate(ContactsContract.Data.CONTENT_URI)
.withSelection(Data.RAW_CONTACT_ID + "=?" + " AND "+ ContactsContract.Data.MIMETYPE + " = ?",new String[] { String.valueOf(id),Website.CONTENT_ITEM_TYPE }).withValue(Website.URL, website).build());

// 更新公司
ops.add(ContentProviderOperation.newUpdate(ContactsContract.Data.CONTENT_URI)
.withSelection(Data.RAW_CONTACT_ID + "=?" + " AND "+ ContactsContract.Data.MIMETYPE + " = ?",new String[] { String.valueOf(id),Organization.CONTENT_ITEM_TYPE })
.withValue(Organization.COMPANY, organization).build());

// 更新note
ops.add(ContentProviderOperation.newUpdate(ContactsContract.Data.CONTENT_URI)
.withSelection(Data.RAW_CONTACT_ID + "=?" + " AND "+ ContactsContract.Data.MIMETYPE + " = ?",new String[] { String.valueOf(id),Note.CONTENT_ITEM_TYPE }).withValue(Note.NOTE, note).build());

try{
getContentResolver().applyBatch(ContactsContract.AUTHORITY, ops);
} catch (Exception e) {
}
}

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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