Java 日看一类(65)之net包中的ContentHandlerFactory接口与ContentHandler类

客户端协议处理框架 java.net包下提供了一套客户端协议的处理框架,它是在传输层之上,提供了通过的应用层协议处理框架,比如基于这个框架可以实现处理HTTP协议客户端(ye'jiu'sh) 阅读详情

ContentHandlerFactory类无引入包和继承类



该类的类头注释如下:

/**
 * This interface defines a factory for content handlers. An
 * implementation of this interface should map a MIME type into an
 * instance of {@code ContentHandler}.
 * <p>
 * This interface is used by the {@code URLStreamHandler} class
 * to create a {@code ContentHandler} for a MIME type.
 *
 * @author  James Gosling
 * @see     java.net.ContentHandler
 * @see     java.net.URLStreamHandler
 * @since   JDK1.0
 */

大意如下:

该接口声明了内容处理程序工厂

此接口的实现应该将 MIME 类型映射到 ContentHandler 的实例中。

URLStreamHandler 类使用此接口创建 MIME 类型的 ContentHandler。



该类含有如下的成员方法:

创建新的ContentHandler类从URLStreamHandler中读取实例

ContentHandler createContentHandler(String mimetype);




ContentHandler类无继承类

引入了如下包:

import java.io.IOException;



该类的类头注释如下:

/**
 * The abstract class {@code ContentHandler} is the superclass
 * of all classes that read an {@code Object} from a
 * {@code URLConnection}.
 * <p>
 * An application does not generally call the
 * {@code getContent} method in this class directly. Instead, an
 * application calls the {@code getContent} method in class
 * {@code URL} or in {@code URLConnection}.
 * The application's content handler factory (an instance of a class that
 * implements the interface {@code ContentHandlerFactory} set
 * up by a call to {@code setContentHandler}) is
 * called with a {@code String} giving the MIME type of the
 * object being received on the socket. The factory returns an
 * instance of a subclass of {@code ContentHandler}, and its
 * {@code getContent} method is called to create the object.
 * <p>
 * If no content handler could be found, URLConnection will
 * look for a content handler in a user-defineable set of places.
 * By default it looks in sun.net.www.content, but users can define a
 * vertical-bar delimited set of class prefixes to search through in
 * addition by defining the java.content.handler.pkgs property.
 * The class name must be of the form:
 * <pre>
 *     {package-prefix}.{major}.{minor}
 * e.g.
 *     YoyoDyne.experimental.text.plain
 * </pre>
 * If the loading of the content handler class would be performed by
 * a classloader that is outside of the delegation chain of the caller,
 * the JVM will need the RuntimePermission "getClassLoader".
 *
 * @author  James Gosling
 * @see     java.net.ContentHandler#getContent(java.net.URLConnection)
 * @see     java.net.ContentHandlerFactory
 * @see     java.net.URL#getContent()
 * @see     java.net.URLConnection
 * @see     java.net.URLConnection#getContent()
 * @see     java.net.URLConnection#setContentHandlerFactory(java.net.ContentHandlerFactory)
 * @since   JDK1.0
 */

大意如下:

该抽象类是所有从URLConnection中读取对象数据的顶级类

应用一般不直接调用该类的getContent方法

一般会在URL类和URLConnection类中进行调用getContent方法

应用的内容处理工厂(通过调用setContentHandler设置的完成ContentHandlerFactory接口的类)通过给出从套接字中接收到的对象MIME字段类型的字符串来调用

该工厂将会返回一个ContentHandler类的子类实例并且getContent方法将会创建一个对象

如果没有找到内容处理实体,URLConnection将会在用户自定义的地方寻找内容处理程序

默认情况下,他会在sun.net.www.content中寻找,不过用户也可以定义一个以垂线分隔的类前缀集合,也可以通过定义 java.content.handler.pkgs 属性以供搜索。类名称必须具有以下形式:

     {package-prefix}.{major}.{minor}
例如,
     YoyoDyne.experimental.text.plain
 
如果由调用方委托链外部的加载器执行内容处理程序类的加载,则 JVM 需要 RuntimePermission "getClassLoader"。


该类含有如下的成员方法:

通过位于对象表示形式开头的 URL 连接流,则此方法读取该流并根据其创建对象

abstract public Object getContent(URLConnection urlc) throws IOException;

通过位于对象表示形式开头的 URL 连接流,则此方法读取该流并根据其创建对象(限制返回类型,必须为指定类型之一

public Object getContent(URLConnection urlc, Class[] classes) throws IOException {
    Object obj = getContent(urlc);//获得从URL中读取出的对象

    for (int i = 0; i < classes.length; i++) {//检测得出的对象是否是给定类型之一,如果不是就返回null
      if (classes[i].isInstance(obj)) {
            return obj;
      }
    }
    return null;
}



这两个类可能大家看着会比较云里雾里,到底什么是Content呢?Content是做什么的呢?

其实单纯讲定义可能大家听不下去,我举个例子

不知道大家是否看过http的报文头,里面有一项Content-Type字段,标识下面的报文内容类型

这个Content实际就是报文的内容,而Java这里抽象成了实际的对象。

这两个类实际是定义了内容句柄,方便调用和获取

至于这两个类中的MIME关键字,这个关键字是早年的邮件协议的扩展协议,因为当时只有ASCII码,只能传输英文、数字字段和一些特殊字符,到了现在就不够用了。但人们并没有舍弃使用ASCII码,而是将其他类型数据通过特定的编码方式转化为ASCII码,这种编码方式的协议就是MIME。

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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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