ios数据本地存储备份指导

本文根据苹果官方文档提供指导,教你如何高效地备份应用数据,确保用户生成的内容安全存储,并区分哪些数据应该存储在Documents目录,哪些应该在Caches目录,以及哪些数据在使用后应立即清理以节省设备空间。

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

此为本人按照苹果英文文档翻译。可英汉对照来看,欢迎提宝贵意见。

官方地址https://developer.apple.com/icloud/documentation/data-storage/index.html

To ensure that backups are as efficient as possible, store your app’s data according to the following guidelines:

为了确保尽可能高效的备份,请根据以下指南存储你的应用程序数据:

Only documents and other data that is user-generated, or that cannot otherwise be recreated by your application, should be stored in the <Application_Home>/Documents directory and will be automatically backed up by iCloud.

只有用户生成的文件和数据,或,否则不能被重新创建应用程序数据,应该存储在< Application_Home > /Documents 目录下并将通过iCloud自动备份这些文件。

Data that can be downloaded again or regenerated should be stored in the <Application_Home>/Library/Caches directory. Examples of files you should put in the Caches directory include database cache files and downloadable content, such as that used by magazine, newspaper, and map applications.

一些可以被下载的,或者可以再次自动产生的数据,应该存储在< Application_Home > /Library/Caches目录下。可以放在缓存目录下的内容包括数据缓存,下载内容。如杂志、报纸、地图应用程序。

Data that is used only temporarily should be stored in the <Application_Home>/tmp directory. Although these files are not backed up to iCloud, remember to delete those files when you are done with them so that they do not continue to consume space on the user’s device.

一些临时的数据应该存储在< Application_Home > / tmp目录下。尽管这些文件没有通过iCloud备份。记得要删除这些文件当你用过他们后,使他们不继续消费用户设备上的存储空间。

Use the "do not back up" attribute for specifying files that should remain on device, even in low storage situations. Use this attribute with data that can be recreated but needs to persist even in low storage situations for proper functioning of your app or because customers expect it to be available during offline use. This attribute works on marked files regardless of what directory they are in, including the Documents directory. These files will not be purged and will not be included in the user's iCloud or iTunes backup. Because these files do use on-device storage space, your app is responsible for monitoring and purging these files periodically.

使用“do not back up”属性指定文件保存在设备上,即使在存储不足的情况下。使用这个属性可以使可再生数据在存储空间不足的情况下仍然被保存,以便应用的一些特有功能,或者用户想离线使用的功能来读取这些数据。被这个属性处理过的文件,无论他在那个目录文件下,包括Documents 文档目录。这些文件都不要会被清除,不会通过iCloud或者iTunes备份。这些文件占用的设备存储空间,由你自己的应用负责定期监控和清理。

可以采用方法防治iCloud备份,此为官方技术文档。

https://developer.apple.com/library/ios/qa/qa1719/_index.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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