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Android开发笔记(八十五)手机数据库Realm

Android自带的SQLite数据库,在多数场合能够满足我们的需求,但随着app广泛使用,SQLite也暴露了几个不足之处: 1、开发者编码比较麻烦,而且还要求开发者具备SQL语法知识; 2、SQLite默认没有加密功能,手机一旦丢失容易导致数据库被破解; 3、SQLite底层采用java代码,导致性能提升存在瓶颈; 基于以上几点,Android上的各种ORM应运而生(ORM全称Object Relational Mapping,即对象关系映射),最常见的便是greenDAO了。greenDAO是一个将对象映射到SQLite数据库中的ORM解决方案,它在github上的地址是https://github.com/greenrobot/greenDAO,下面是greenDAO相比直接使用SQLite的几个改进点: 1、简化数据库操作的编码,开发者可以不用熟悉SQL语法; 2、使用灵活,可在实体类中自定义类和枚举类型; 3、号称是基于SQLite的ORM框架中性能最好的;(博主没对比greenDAO与直接使用SQLite的性能差异,所以只能是跟其他ORM框架比较,比如ORMLite、sugarORM等等) 但是greenDAO使用的数据库引擎还是SQLite,因此某些方面并没有本质的改善,比如数据库的加密、数据库操作的性能等等。 对于Realm来说,这些改善就是可能的了,因为Realm有自己的数据库引擎,而且引擎使用C++编写,性能比java引擎的SQLite有数倍提升。Realm使用C++引擎还有一个好处,就是可以跨平台使用,不但能用于Android,也能用于IOS。Realm的第三个好处是,它具有很多移动设备专用数据库的特性,比如支持JSON、流式api、数据变更通知,以及加密支持,这些都为开发者带来了方便。

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探索无监督域自适应,释放语言模型的力量:基于检索增强的情境学习实现知识迁移

在自然语言处理(NLP)领域,如何有效地进行无监督域自适应(Unsupervised Domain Adaptation, UDA) 一直是研究的热点和挑战。无监督域自适应的目标是在目标域无标签的情况下,将源域的知识迁移到目标域,以提高模型在新领域的泛化能力。近年来,随着大规模预训练语言模型的出现,情境学习(In-Context Learning) 作为一种新兴的学习方法,已经在各种NLP任务中取得了显著的成果。然而,在实际应用场景中,我们经常面临一个问题:源领域的演示数据并不总是一目了然。这就导致了需要进行跨领域的上下文学习的问题。此外,LLMs在未知和陌生领域中仍然面临着一些挑战,尤其是在长尾知识方面。同时在无监督域自适应任务中,如何充分利用情境学习的优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。

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