tttt

本文介绍了一个限速InputStream的实现方式,通过控制数据读取的速度来限制带宽使用。该实现覆盖了InputStream的主要方法,并增加了设置读取速度的功能。
/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public int read() throws IOException {
return in.read();
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public int read(byte b[]) throws IOException {
return this.read(b, 0, b.length);
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public int available() throws IOException {
return in.available();
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public int read(byte b[], int off, int len) throws IOException {
startTimeStamp = System.currentTimeMillis();
int readSize = in.read(b, off, len);
endTimeStamp = System.currentTimeMillis();
readAdd = readAdd + readSize;
usingTime = usingTime + (endTimeStamp - startTimeStamp);
if (readAdd > limit) {
readAdd = 0;
usingTime = 0L;
if (usingTime < MAX_SLEEP_TIME) {
startTimeStamp = 0L;
endTimeStamp = 0L;
try {
Thread.sleep(MAX_SLEEP_TIME - usingTime);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new IOException(e);
}
}
}
return readSize;
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public long skip(long n) throws IOException {
return in.skip(n);
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public void close() throws IOException {
in.close();
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public synchronized void mark(int readlimit) {
in.mark(readlimit);
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public synchronized void reset() throws IOException {
in.reset();
}

/**
* {@inheritDoc}
*/
@Override
public boolean markSupported() {
return in.markSupported();
}

/**
* 设置流读取速度
*
* @param limit 读取速度,单位byte
* @exception IllegalArgumentException 当设置限流速度limit为非正数时抛出此异常
*/
public void setLimit(int limit) {
if (limit <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("limit size <= 0");
}
this.limit = limit;
}
}
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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