Android 多线程下载实现思路

本文介绍了Android平台上的多线程下载技术实现思路,包括如何获取文件长度、分配线程任务、利用HTTP Range请求特定范围的数据及使用RandomAccessFile进行文件写入。
  Android 多线程下载实现思路是

         (1)首先获得下载文件的长度,然后设置本地文件的长度。

      HttpURLConnection.getContentLength();//获取下载文件的长度

     RandomAccessFile file = new RandomAccessFile("QQWubiSetup.exe","rwd");

       file.setLength(filesize);//设置本地文件的长度

 

  (2)根据文件长度和线程数计算每条线程下载的数据长度和下载位置。

     如:文件的长度为6M,线程数为3,那么,每条线程下载的数据长度为2M,每条线程开始下载的位置如下图所示。

  

   例如10M大小,使用3个线程来下载,

       线程下载的数据长度   (10%3 == 0 ? 10/3:10/3+1) ,第1,2个线程下载长度是4M,第三个线程下载长度为2M

        下载开始位置:线程id*每条线程下载的数据长度 = ?

       下载结束位置:(线程id+1)*每条线程下载的数据长度-1=?

 

  (3)使用HttpRange头字段指定每条线程从文件的什么位置开始下载,下载到什么位置为止,

        如:指定从文件的2M位置开始下载,下载到位置(4M-1byte)为止

           代码如下:HttpURLConnection.setRequestProperty("Range", "bytes=2097152-4194303");

 

  (4)保存文件,使用RandomAccessFile类指定每条线程从本地文件的什么位置开始写入数据。

RandomAccessFile threadfile = new RandomAccessFile("QQWubiSetup.exe ","rwd");

threadfile.seek(2097152);//从文件的什么位置开始写入数据


           具体实现就不赘述

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路
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