关于本地的图片音频文件等怎么放进数据库

jkw5201314 2014-09-17 10:12:51
如我标题,最近开始做ios第一个项目,由于是一新手,数据库是一难题,请大家有知道的或有经验不吝赐教啊,在线等
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Bannings 2014-09-17
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引用 2 楼 jkw5201314 的回复:
存url地址我知道,要获得数据再请求就可以了,但png,wmv这种格式的如果先放入服务器再获得它们的url接口,是这样的吗,不然我不知道怎么获得图片视频的url地址,关于存二进制,现在看不懂啊,还有,如果都放入本地数据库,是不是项目容量变得很大了
你将它们放入数据库的目的是什么呢?
jkw5201314 2014-09-17
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存url地址我知道,要获得数据再请求就可以了,但png,wmv这种格式的如果先放入服务器再获得它们的url接口,是这样的吗,不然我不知道怎么获得图片视频的url地址,关于存二进制,现在看不懂啊,还有,如果都放入本地数据库,是不是项目容量变得很大了
Bannings 2014-09-17
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有两种方式: 1.存URL地址或名字,这是常用做法 2.存二进制数据,通常大家会做这样的练习: http://stackoverflow.com/questions/5039343/save-image-data-to-sqlite-database-in-iphone
jkw5201314 2014-09-17
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引用 5 楼 zhangao0086 的回复:
[quote=引用 4 楼 jkw5201314 的回复:] [quote=引用 3 楼 zhangao0086 的回复:] [quote=引用 2 楼 jkw5201314 的回复:] 存url地址我知道,要获得数据再请求就可以了,但png,wmv这种格式的如果先放入服务器再获得它们的url接口,是这样的吗,不然我不知道怎么获得图片视频的url地址,关于存二进制,现在看不懂啊,还有,如果都放入本地数据库,是不是项目容量变得很大了
你将它们放入数据库的目的是什么呢?[/quote] 界面都要读取数据,图片和音频都是需要读取的,不放在数据库那怎么读呢,都直接放在工程太大了啊[/quote] 如果是静态的图片和音频(编译一次不会变动的)就直接放在工程里;如果是服务器返回的资源(图片、音频)可以直接存储到Document目录下,然后在数据库里保存Document里对应资源的url(本地url)[/quote] 嗯,就是这样
Bannings 2014-09-17
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引用 4 楼 jkw5201314 的回复:
[quote=引用 3 楼 zhangao0086 的回复:] [quote=引用 2 楼 jkw5201314 的回复:] 存url地址我知道,要获得数据再请求就可以了,但png,wmv这种格式的如果先放入服务器再获得它们的url接口,是这样的吗,不然我不知道怎么获得图片视频的url地址,关于存二进制,现在看不懂啊,还有,如果都放入本地数据库,是不是项目容量变得很大了
你将它们放入数据库的目的是什么呢?[/quote] 界面都要读取数据,图片和音频都是需要读取的,不放在数据库那怎么读呢,都直接放在工程太大了啊[/quote] 如果是静态的图片和音频(编译一次不会变动的)就直接放在工程里;如果是服务器返回的资源(图片、音频)可以直接存储到Document目录下,然后在数据库里保存Document里对应资源的url(本地url)
jkw5201314 2014-09-17
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引用 3 楼 zhangao0086 的回复:
[quote=引用 2 楼 jkw5201314 的回复:] 存url地址我知道,要获得数据再请求就可以了,但png,wmv这种格式的如果先放入服务器再获得它们的url接口,是这样的吗,不然我不知道怎么获得图片视频的url地址,关于存二进制,现在看不懂啊,还有,如果都放入本地数据库,是不是项目容量变得很大了
你将它们放入数据库的目的是什么呢?[/quote] 界面都要读取数据,图片和音频都是需要读取的,不放在数据库那怎么读呢,都直接放在工程太大了啊
自己动手写搜索引擎 1 第1章 了解搜索引擎 1 1.1 Google神话 1 1.2 体验搜索引擎 1 1.3 你也可以做搜索引擎 4 1.4 本章小结 4 第2章 遍历搜索引擎技术 5 2.1 30分钟实现的搜索引擎 5 2.1.1 准备工作环境(10分钟) 5 2.1.2 编写代码(15分钟) 6 2.1.3 发布运行(5分钟) 9 2.2 搜索引擎基本技术 14 2.2.1 网络蜘蛛 14 2.2.2 全文索引结构 14 2.2.3 Lucene 全文检索引擎 15 2.2.4 Nutch网络搜索软件 15 2.2.5 用户界面 17 2.3 商业搜索引擎技术介绍 17 2.3.1 通用搜索 17 2.3.2 垂直搜索 18 2.3.3 站内搜索 19 2.3.4 桌面搜索 21 2.4 本章小结 21 第3章 获得海量数据 22 3.1 自己的网络蜘蛛 22 3.1.1 BerkeleyDB介绍 27 3.1.2 抓取网页 28 3.1.3 MP3 抓取 29 3.1.4 RSS 抓取 30 3.1.5 图片抓取 33 3.1.6 垂直行业抓取 34 3.2 抓取数据库中的内容 36 3.2.1 建立数据视图 36 3.2.2 JDBC数据库连接 36 3.2.3 增量抓取 40 3.3 抓取本地硬盘上的文件 41 3.3.1 目录遍历 41 3.4 本章小结 42 第4章 提取文档中的文本内容 43 4.1 从HTML文件中提取文本 43 4.1.1 HtmlParser介绍 51 4.1.2 结构化信息提取 54 4.1.3 网页去噪 60 4.1.4 网页结构相似度计算 63 4.1.5 正文提取的工具FireBug 64 4.1.6 正文提取的工具NekoHTML 66 4.1.7 正文提取 68 4.2 从非HTML文件中提取文本 73 4.2.1 TEXT文件 73 4.2.2 PDF文件 73 4.2.3 Word文件 82 4.2.4 Rtf文件 82 4.2.5 Excel文件 83 4.2.6 PowerPoint文件 84 4.3 流媒体内容提取 85 4.3.1 音频流内容提取 85 4.3.2 视频流内容提取 87 4.4 抓取限制应对方法 89 4.5 本章小结 90 第5章 自然语言处理 91 5.1 中文分词处理 91 5.1.1 Lucene 中的中文分词 91 5.1.2 Lietu中文分词的使用 92 5.1.3 中文分词的原理 92 5.1.4 查找词典算法 95 5.1.5 最大概率分词方法 98 5.1.6 新词发现 101 5.1.7 隐马尔可夫模型 102 5.2 语法解析树 104 5.3 文档排重 105 5.4 中文关键词提取 106 5.4.1 关键词提取的基本方法 106 5.4.2 关键词提取的设计 107 5.4.3 从网页提取关键词 107 5.5 相关搜索 107 5.6 拼写检查 110 5.6.1 英文拼写检查 110 5.6.2 中文拼写检查 112 5.7 自动摘要 116 5.7.1 自动摘要技术 117 5.7.2 自动摘要的设计 117 5.7.3 Lucene中的动态摘要 124 5.8 自动分类 125 5.8.1 Classifier4J 126 5.8.2 自动分类的接口定义 127 5.8.3 自动分类的SVM方法实现 128 5.8.4 多级分类 128 5.9 自动聚类 131 5.9.1 聚类的定义 131 5.9.2 K均值聚类方法 131 5.9.3 K均值实现 133 5.10 拼音转换 138 5.11 语义搜索 139 5.12 跨语言搜索 143 5.13 本章小结 144 第6章 创建索引库 145 6.1 设计索引库结构 146 6.1.1 理解 Lucene 的索引库结构 146 6.1.2 设计一个简单的索引库 148 6.2 创建和维护索引库 149 6.2.1 创建索引库 149 6.2.2 向索引库中添加索引文档 149 6.2.3 删除索引库中的索引文档 151 6.2.4 更新索引库中的索引文档 151 6.2.5 索引的合并 151 6.2.6 索引的定时更新 152 6.2.7 索引的备份和恢复 153 6.2.8 修复索引 154 6.3 读写并发控制 154 6.4 优化使用 Lucene 155 6.4.1 索引优化 155 6.4.2 查询优化 157 6.4.3 实现时间加权排序 162 6.4.4 实现字词混合索引 163 6.4.5 定制Similarity 170 6.4.6 定制Tokenizer 171 6.5 查询大容量索引 173 6.6 本章小结 174 第7章

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