Android 复制拷贝 Assets 下的文件夹或文件到 SD 卡(copy directory from assets to sdcard android)

Android NDK中C++ fstream文件操作实战:路径、权限与性能优化 在C++开发中,文件I/O操作是基础且关键的技术环节,它直接关系到数据的持久化存储与读取效率。其核心原理是通过标准库提供的流接口,实现对底层文件系统的抽象访问,从而完成数据的序列化与反序列化。在移动开发领域,尤其是Android平台,这项技术的价值尤为突出,因为它能显著提升音视频处理、游戏引擎等对性能要求苛刻场景的执行效率。然而,Android独特的沙盒安全模型和分区存储机制,给传统的C++文件操作带来了路径访问、权限控制等实际挑战。本文聚焦于**fstream**在Android NDK环境下的应用,深入 阅读详情

支持 Assets 下的文件或者文件夹拷贝到手机存储

    public static void copyAssetsDirToSDCard(Context context, String assetsDirName, String sdCardPath) {
        Log.d(TAG, "copyAssetsDirToSDCard() called with: context = [" + context + "], assetsDirName = [" + assetsDirName + "], sdCardPath = [" + sdCardPath + "]");
        try {
            String list[] = context.getAssets().list(assetsDirName);
            if (list.length == 0) {
                InputStream inputStream = context.getAssets().open(assetsDirName);
                byte[] mByte = new byte[1024];
                int bt = 0;
                File file = new File(sdCardPath + File.separator
                        + assetsDirName.substring(assetsDirName.lastIndexOf('/')));
                if (!file.exists()) {
                    file.createNewFile();
                } else {
                    return;
                }
                FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
                while ((bt = inputStream.read(mByte)) != -1) {
                    fos.write(mByte, 0, bt);
                }
                fos.flush();
                inputStream.close();
                fos.close();
            } else {
                String subDirName = assetsDirName;
                if (assetsDirName.contains("/")) {
                    subDirName = assetsDirName.substring(assetsDirName.lastIndexOf('/') + 1);
                }
                sdCardPath = sdCardPath + File.separator + subDirName;
                File file = new File(sdCardPath);
                if (!file.exists())
                    file.mkdirs();
                for (String s : list) {
                    copyAssetsDirToSDCard(context, assetsDirName + File.separator + s, sdCardPath);
                }
            }
        } catch (
                Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

支持 Assets 以下混合文件和文件夹结构拷贝到手机存储

在这里插入图片描述

Android Android 复制Assets文件到SD卡 Assets文件介绍 assets文件夹里面的文件都是保持原始的文件格式,需要用AssetManager以字节流的形式读取文件。 先在Activity里面调用getAssets() 来获取AssetManager引用。 再用AssetManager的open(String fileName, int accessMode) 方法则指定读取的文件以及访问模式就能得到输入流InputStream。 ... 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. 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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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