获取文件大小,远程文件是否可以访问

本文提供了一种通过Java代码获取本地及远程文件大小的方法,并详细展示了如何利用URL和HttpURLConnection来获取远程文件的大小。

个人收藏小代码: 

public static String getFileSize(String path) {
    File ff = new File(path);
    String tmplen = "0.0";
    if (ff.exists()) {
      long len = ff.length();
      tmplen = (new StringBuffer(String.valueOf(len / 1024L))).toString();
    }
    else {
      tmplen = getRemoteFileSize(path);
    }
    return tmplen;
  }

  public static String getRemoteFileSize(String path) {
    String tmplen = "1.0";
    try {
      URL url = new URL(path);
      HttpURLConnection httpConnection = (HttpURLConnection) url
          .openConnection();
      if (httpConnection.getResponseCode() == 200) {
        long filelen = httpConnection.getContentLength();
        tmplen = (new StringBuffer(String.valueOf(filelen / 1024L))).toString();
      }
    }
    catch (UnknownHostException unknow) {
      logger.error("GetRemoteFileSize error1:" + unknow);
      //unknow.printStackTrace();
    }
    catch (IOException ioe) {
      logger.error("GetRemoteFileSize error2:" + ioe);
      //ioe.printStackTrace();
    }
    catch (Exception e) {
      logger.error("GetRemoteFileSize error3:" + e);
      //e.printStackTrace();
    }

    return tmplen;
  }

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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