URL标识的资源读取工具

package com.temobi.cds.tool;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.URL;
import java.net.URLDecoder;
import java.net.URLEncoder;

import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * URL标识的资源读取工具
 * @author lixu
 *
 */
public class URLResource {

	/**
	 * 拷贝一个远程文件
	 * @param url
	 * @param filePath
	 * @throws Exception
	 */
	public static void copy(String url, String filePath) throws Exception {
		File file = new File(filePath);
		copy(url, file);
	}

	/**
	 * 拷贝一个远程文件
	 * @param url
	 * @param file 要存储到本地的文件
	 * @throws Exception
	 */
	public static void copy(String url, File file) throws Exception {
		boolean ok = true;
		if (!file.getParentFile().exists()) {
			ok = file.getParentFile().mkdirs();
		}

		InputStream in = null;
		if (ok) {
			try {
				URL urlObj = new URL(url);
				in = urlObj.openStream();
				FileOutputStream out = new FileOutputStream(file);
				Streams.copy(in, out, true);
			} finally {
				StreamUtil.closeQuiet(in);
			}
		}
	}

	/**
	 * 读取一个文本内容
	 * 默认使用UTF-8编码
	 * @param url
	 * @return
	 */
	public static String asStringQuiet(String url) {
		return asStringQuiet(url, "UTF-8");
	}

	/**
	 * 读取一个文本内容
	 * @param url
	 * @param pEncoding 字符编码
	 * @return
	 */
	public static String asStringQuiet(String url, String pEncoding) {
		InputStream in = null;
		try {
			URL urlObj = new URL(url);
			in = urlObj.openStream();
			return Streams.asString(in, pEncoding);
		} catch (Exception ex) {
			LoggerFactory.getLogger(URLResource.class).error(
					"read " + url + " occur error:", ex);
		} finally {
			StreamUtil.closeQuiet(in);
		}

		return "";
	}
	
	/**
	 * 对URL的&号转为&
	 * @param url
	 * @return
	 */
	public static String escapeXml(String url)
	{
		if(url==null || url.length()<1)
		{
			return url;
		}
		
		int index = url.indexOf('&');
		if(index<0)
		{
			return url;
		}
		
		StringBuilder sb = new StringBuilder(url);
		int offset = 0;//因为escape导致的偏移量
		while(index!=-1)
		{
			//判断后面是否有amp;
			if(index+4>url.length()-1 || url.charAt(index+1)!='a'|| url.charAt(index+2)!='m'
					|| url.charAt(index+3)!='p'|| url.charAt(index+4)!=';')
			{
				sb.insert(index+1+offset, "amp;");
				offset += 4;
			}
			index = url.indexOf('&', index+1);
		}
		return sb.toString();
	}
	
	/**
	 * 对URL地址编码
	 * 
	 * @param url
	 * @return
	 */
	public String encodeUrl(String url) {
		try {
			url = URLEncoder.encode(url, "utf-8");
		} catch (Exception ex) {
			LoggerFactory.getLogger(URLResource.class).error(
					"encodeUrl " + url + " occur error:", ex);
		}
		return url;
	}

	/**
	 * 对URL地址解码
	 * 
	 * @param url
	 * @return
	 */
	public String decodeUrl(String url) {
		try {
			url = URLDecoder.decode(url, "utf-8");
		} catch (Exception ex) {
			LoggerFactory.getLogger(URLResource.class).error(
					"decodeUrl " + url + " occur error:", ex);
		}
		return url;
	}
	
	/**
	 * 生成调用播放器的playUrl
	 * 
	 * @param args
	 * @return
	 */
	public static String generatePlayerUrl(String... args) {
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		int i = 0;
		for (String arg : args) {
			i++;
			sb.append(arg);
			if (i != args.length) {
				sb.append(",");
			}
		}
		return sb.toString();
	}

}

 
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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