在Android 应用程序之间数据共享—-ContentResolver

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在Android 应用程序之间数据共享—-ContentResolver中,已经说明了Android是如何实现应用程序之间数据共享的,并详细解析了如何获取其他应用程序共享的数据。ContentProviders存储和检索数据,通过它可以让所有的应用程序访问到,这也是应用程序之间唯一共享数据的方法。那么如何将应用程序的数据暴露出去?

通过以前文章的学习,知道ContentResolver是通过ContentProvider来获取其他与应用程序共享的数据,那么ContentResolver与ContentProvider的接口应该差不多的。
其中ContentProvider负责

•组织应用程序的数据;
•向其他应用程序提供数据;
ContentResolver则负责

•获取ContentProvider提供的数据;
•修改/添加/删除更新数据等;
ContentProvider 是如何向外界提供数据的?
Android提供了ContentProvider,一个程序可以通过实现一个ContentProvider的抽象接口将自己的数据完全暴露出去,而且ContentProviders是以类似数据库中表的方式将数据暴露,也就是说ContentProvider就像一个“数据库”。那么外界获取其提供的数据,也就应该与从数据库中获取数据的操作基本一样,只不过是采用URI来表示外界需要访问的“数据库”。至于如何从URI中识别出外界需要的是哪个“数据库”,这就是Android底层需要做的事情了,不在此详细说。简要分析下ContentProvider向外界提供数据操作的接口:

query(Uri, String[], String, String[], String)

insert(Uri, ContentValues)

update(Uri, ContentValues, String, String[])

delete(Uri, String, String[])

这些操作与数据库的操作基本上完全一样,在此不详细说,具体的解析可以参考Android Sqlite解析篇中的详细说明。需要特殊说明的地方是URI:





在URI的D部分可能包含一个_ID ,这个应该出现在SQL语句中的,可以以种特殊的方式出现,这就要求我们在提供数据的时候,需要来额外关注这个特殊的信息。Android SDK推荐的方法是:在提供数据表字段中包含一个ID,在创建表时INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT标识此ID字段。

ContentProvider 是如何组织数据的?
组织数据主要包括:存储数据,读取数据,以数据库的方式暴露数据。数据的存储需要根据设计的需求,选择合适的存储结构,首选数据库,当然也可以选择本地其他文件,甚至可以是网络上的数据。数据的读取,以数据库的方式暴露数据这就要求,无论数据是如何存储的,数据最后必须以数据的方式访问。

可能还有2个问题,是需要关注的。

1.ContentProvider是什么时候创建的,是谁创建的?访问某个应用程序共享的数据,是否需要启动这个应用程序?这个问题在 Android SDK中没有明确说明,但是从数据共享的角度出发,ContentProvider应该是Android在系统启动时就创建了,否则就谈不上数据共享了。这就要求在AndroidManifest.XML中使用<provider>元素明确定义。
2.可能会有多个程序同时通过ContentResolver访问一个ContentProvider,会不会导致像数据库那样的“脏数据”?这个问题一方面需要数据库访问的同步,尤其是数据写入的同步,在AndroidManifest.XML中定义ContentProvider的时候,需要考虑是<provider>元素multiprocess属性的值;另外一方面Android在ContentResolver中提供了 notifyChange()接口,在数据改变时会通知其他ContentObserver,这个地方应该使用了观察者模式,在 ContentResolver中应该有一些类似register,unregister的接口。
至此,已经对ContentProvider提供了比较全面的分析,至于如何创建ContentProvider,可通过2种方法:创建一个属于你自己的ContentProvider或者将你的数据添加到一个已经存在的ContentProvider中,当然前提是有相同数据类型并且有写入 Content provider的权限。在Android SDK的sample中提供的Notepad具体实例中去看源代码!

(汇总篇)语义SLAM相关开源方案| 全球优秀作者与实验室 | SLAM学习资料整理 SLAM 与深度学习相结合的工作当前主要体现在两个方面,一方面是将语义信息参与到建图、位姿估计等环节中,另一方面是端到端地完成 SLAM。针对建图的工作一方面是利用几何信息进行稠密重建,另一方面很多工作利用语义信息达到了很好的语义重建效果,三维重建、SFM。动态 SLAM 也是一个很值得研究的话题,这里不太好分类,很多工作用到了语义信息或者用来三维重建,收集的方案相对较少。优化可能是 SLAM 中最难的一部分了吧 +_+ ,一般都是直接用现成的因子图、图优化方案,要创新可不容易。 阅读详情

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xiaoj13
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