RecordStore实现访问计数器

本示例展示了一个简单的MIDlet应用,用于记录用户的访问次数,并将该次数存储在RecordStore中。当用户点击访问按钮时,程序会读取RecordStore中的记录数并显示已访问次数。
  1. import java.io.ByteArrayOutputStream;
  2. import java.io.DataOutputStream;
  3. import javax.microedition.lcdui.*;
  4. import javax.microedition.midlet.MIDlet;
  5. import javax.microedition.lcdui.Display;
  6. import javax.microedition.lcdui.Displayable;
  7. import javax.microedition.lcdui.Form;
  8. import javax.microedition.midlet.MIDlet;
  9. import javax.microedition.rms.RecordStore;
  10. public class Midlet extends MIDlet implements CommandListener {
  11.     private Display display;
  12.     Form form = new Form("访问计数器");
  13.     RecordStore rs;
  14.     TextField tf;
  15.     Command com1;
  16.     StringItem si;
  17.     public Midlet() {
  18.         display = Display.getDisplay(this);
  19.     }
  20.     public void startApp() {
  21.         com1 = new Command("访问", Command.OK, 1);
  22.         form.addCommand(com1);
  23.         si = new StringItem("""欢迎使用");
  24.         form.append(si);
  25.         form.setCommandListener(this);
  26.         display.setCurrent(form);
  27.     }
  28.     public void pauseApp() {
  29.     }
  30.     public void destroyApp(boolean unconditional) {
  31.     }
  32.     public void commandAction(Command com, Displayable arg1) {
  33.         form.deleteAll();
  34.         if (com == com1) {
  35.             try {
  36.                 rs = RecordStore.openRecordStore("Test1"true);
  37.                 if (rs.getLastModified() != 0) {
  38.                     ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
  39.                     DataOutputStream dos = new DataOutputStream(baos);
  40.                     dos.write(1);
  41.                     dos.close();
  42.                     baos.close();
  43.                     rs.addRecord(baos.toByteArray(), 0, baos.toByteArray().length);
  44.                     si = new StringItem("""这是第" + String.valueOf(rs.getNumRecords()) + "次访问");
  45.                     form.append(si);
  46.                 } else {
  47.                     si = new StringItem("""这是第1次访问");
  48.                     form.append(si);
  49.                 }
  50.             } catch (Exception e) {
  51.                 System.out.println(e.getMessage());
  52.             }
  53.         }
  54.     }
  55. }
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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