java实现一个多线程下载工具类

如何使用Java实现一个多线程的服务器? 实现一个多线程的服务器可以通过Java的Socket编程和多线程机制来实现。以下是一个简单的多线程服务器的实现步骤: 阅读详情

URL对象中的前面几个方法都非常容易理解,而该对象提供的openStream()方法可以就读该URL资源的InputStream,通过该方法可以非常方便地读取远程资源--甚至实现多线程下载。


import java.io.InputStream;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;


public class DownUtil {
//定义下载资源的路径
private String path;
//指定所下载的文件的保存位置
private String targetFile;
//定义需要使用多少个线程下载资源
private int threadNum;
//定义下载的线程对象
private DownThread[] threads;
//定义下载的文件的总大小
private int fileSize;


public DownUtil(String path,String targetFile,int threadNum){
this.path=path;
this.threadNum =threadNum;
//初始化threads数组
threads =new DownThread(threadNum);
this.targetFile=targetFile;
}

public void download() throws Exception{
URL url =new URL(path);
HttpURLConnection conn =(HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setConnectTimeout(5*1000);
conn.setRequestMethod("GET");
conn.setRequestProperty("Accept", 
"image/gif,image/jpeg,image/pjpeg,image/pjpeg"
+"application/x-shockwave-flish,application/xam+xml"
+"application/vnd.ms-xpsdocument,application/x-ms-xbap,"
+"application/x-ms-application,application/vnd.ms-excel,"
+"application/vnd.ms-powerpoint,application/msword,*/*");
conn.setRequestProperty("Accept-Language", "zh-CN");
conn.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");
conn.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");
//得到文件大小
fileSize = conn.getContentLength();
conn.disconnect();
int currentPartSize = fileSize / threadNum+1;
RandomAccessFile file = new RandomAccessFile(targetFile,"rw");
//设置本地文件的大小
file.setLength(fileSize);
file.close();
for (int i=0;i<threadNum;i++){
//计算每个线程下载的开始位置
int startPos = i*currentPartSize;
//每个线程使用一个RandomAccessFile进行下载
RandomAccessFile currentPart = new RandomAccessFile(targetFile,"rw");
//定位该线程的下载位置
currentPart.seek(startPos);
//创建下载线程
threads[i] =new DownThread(startPos,currentPartSize,currentPart);
//启动下载线程
threads[i].start();
}
}

//获取下载的完成百分比
public double getCompleteRate(){
//统计多个线程已经下载的总大小
int sumSize =0;
for (int i=0;i<threadNum;i++){
sumSize+=threads[i].length;
}
//返回一已经完成的百分比
return sumSize*1.0/fileSize;
}
private class DownThread extends Thread{
//当前线程的下载位置
private int startPos;
//定义当前线程负责下载的文件大小
private int currentPartSize;
//当前线程需要下载的文件块
private RandomAccessFile currentPart;
//定义该县城已下载的字节数
public int length;
public DownThread(int startPos,int currentPartSize,RandomAccessFile currentPart){
this.startPos=startPos;
this.currentPartSize=currentPartSize;
this.currentPart=currentPart;

}
public void run(){
try{
URL url =new URL(path);
HttpURLConnection conn=(HttpURLConnection)url.openConnection();
conn.setConnectTimeout(5*1000);
conn.setRequestMethod("GET");
conn.setRequestProperty("Accept", 
"image/gif,image/jpeg,image/pjpeg,image/pjpeg"
+"application/x-shockwave-flish,application/xam+xml"
+"application/vnd.ms-xpsdocument,application/x-ms-xbap,"
+"application/x-ms-application,application/vnd.ms-excel,"
+"application/vnd.ms-powerpoint,application/msword,*/*");
conn.setRequestProperty("Accept-Language", "zh-CN");
conn.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");
InputStream inStream = conn.getInputStream();
//跳过startPos个字节,表明该线程只下载自己负责的那部分文件
inStream.skip(this.startPos);
byte[] buffer=new byte[1024];
int hasRead =0;
//读取网络数据,并写入本地文件
while(length<currentPartSize&&(hasRead = inStream.read(buffer))!=-1){
currentPart.write(buffer,0,hasRead);
//累计该线程下载的总大小
length+=hasRead;
}
currentPart.close();
inStream.close();
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}

Java线程的底层实现 前言   我们知道,线程是 CPU 独立调度的单位,通过引入线程,实现时分复用,利用并发思想使得我们的程序运行的更加迅速。 主流的操作系统都提供了线程的实现,注意这句话,谁实现的线程?是操作系统,尽管本文侧重于介绍 Java 线程的实现原理,但是请大家清楚一点,实际上实现线程的老大哥,是运行在内核态的操作系统。 Java 语言提供了不同硬件和操作系统平台下对线程操作的统一处理,每个已经执... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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