JavaIO_Demo_BufferedInputStream

本文介绍了一个简单的Java文件复制示例,演示了如何使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream进行文件复制。文章指出了在使用os.write(bytes)时的一个常见错误,并提供了正确的方法来避免额外的数据被复制到目标文件。

这两天闲来无事,重温下JavaIO,并且做做小demo,写了一个文件copy的Demo,具体代码如下:

       public void copyFile(File fromFile, File toFile){
		try {
			InputStream is = new BufferedInputStream(new FileInputStream(fromFile));
			OutputStream os = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(toFile));
			byte[] bytes = new byte[1024];
			while(is.read(bytes) != -1) {
				os.write(bytes);
			}
			os.flush();
			is.close();
			os.close();
			
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
   

写完以后一测试,就发现结果不如预想的那样,会出现copy出来的文件比原来的文件多一些内容。后来进行调试才发现,原来

os.write(bytes);
并不会把bytes清空,只是把读取的内容写进去,没覆盖掉的那些字节依然存在,因此在写出的时候又把它们再次输出来了。正确的做法是:

int len = is.read(bytes);
while(len != -1){
    os.write(bytes,0,len);
    len = is.read(bytes);
}





内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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