Java数据压缩格式程序设计方法之JAR压缩格式

zlib、gzip与ZIP:从DEFLATE算法到压缩格式的全面解析 数据压缩是计算机科学中用于减少数据存储空间和网络传输量的基础技术,其核心原理在于通过算法消除数据中的冗余信息。DEFLATE算法作为现代无损压缩的基石,结合了LZ77字典编码与霍夫曼编码,在压缩率与速度间取得了优异平衡。该算法的标准实现——zlib库,为上层应用提供了高效的压缩/解压能力,成为众多软件项目的关键依赖。在工程实践中,基于DEFLATE的gzip格式凭借其流式特性和轻量级头部,成为HTTP内容压缩和日志归档的事实标准,能显著提升网络传输效率。而ZIP格式则在此基础上扩展为支持多文件归档的容器格式 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 1、JAR格式文件介绍 在JDK1.1版中,定义了用于将与Java应用程序相关的多个文件以及相关资源整合在一起的数据文件类型-JAR。也许读者会注意到:Sun以及其它公司发布的多种类型Java库都是以JAR形式进行文件压缩和封装的。 从本质上讲,JAR压缩文件采用ZIP格式进行数据压缩。由于最初引入JAR数据压缩类型的目的在于将开发完成的软件进行进行发布,因此,在JDK中定义了JAR类型文件管理工具,用于创建、浏览、解压缩以及执行JAR文件等操作。另外,在JDK API中还定义了封装在java.util.jar包中的多个对象,用于在Java应用程序中对JAR文件进行管理。 2、 利用JDK工具操作JAR文件 在JDK安装目录的bin子目录中,包括名称为“jar.exe”的可执行程序。该程序在执行过程中可以利用如下表所示的各个选项,实现JAR文件的多种类型操作: 表1 JDK压缩文件管理工具应用选项表 那么,对于包含了class字节码文件和包含相应资源文件的一个目录,利用JDK文档管理工具,如何创建JAR文件从而实现数据压缩的呢?让我们看下面的例子: 例如,对于一个要发布的软件项目Demo,在该目录中包括一个名称为Demo.class的Java字节码文件和包含声音文件的目录Audio、包含图片文件的目录Images,如下图所示: 那么,利用下面的命令即可实现将Demo项目创建成可发布的JAR类型压缩文档: C:>jar cvf Demo.jar Demo.class Audio Images 利用上述命令创建的JAR类型压缩文件不仅将Demo目录中的多种资源进行打包,而且将这些数据文件进行了压缩。如果读者不需要在打包过程中进行数据压缩,可以设置jar执行选项为“cvf0”。 如果利用jar工具的tf选项查看新创建的JAR文件,读者会发现在该文件中新增了名称为META-INF的目录,在该目录中包含MANIFEST.MF文件,该文件的作用是什么呢?总的说来:由于在创建JAR文件过程中可以进行数字签名、版本控制、包封装以及多种类型的功能扩展,因此,MANIFEST.MF文件即用于说明当前的JAR文件在创建过程中采用了何种类型的功能扩展,典型的MANIFEST.MF文件代码如下: Manifest-Version: 1.0 Name: java/math/BigDecimal.class SHA1-Digest: TD1GZt8G11dXY2p4olSZPc5Rj64= MD5-Digest: z6z8xPj2AW/Q9AkRSPF0cg= 该文件的代码说明了压缩文件采用的数字签名内容。 3、 JAR包对象定义结构 除了可以利用JAR文档管理工具对jar文件进行管理之外,在JDK API中,还定义了java.util.jar包,其中封装了用于在Java应用程序中创建、维护和操作jar文件的多种类型对象,主要对象包括: Attributes:用于将JAR文件中说明属性内容映射到该类的各个字符串变量中; JarEntry:用于对应JAR文件中封装的各个被压缩文件; JarFile:对应磁盘文件系统中的JAR压缩文档对象; JarInputStream:从JAR文件中读取压缩内容的流对象; JarOutputStream:创建JAR文件的流对象; Manifest:对应JAR文件中说明内容的对象。 在实际的应用程序设计过程中,与创建和管理JAR压缩文档相关的对象为JarInputStream和JarOutputStream。在下面的内容中,将演示在Java应用程序中创建JAR类型压缩文档的方法。 4、创建JAR文档应用程序设计方法 下面的代码为创建JAR类型压缩文档的Java应用程序代码: //JARDemo.java import java.io.*; import java.util.jar.*; public class JARDemo { public static void main(String[] args) { if (args.length !=2 ) { System.out.println("请输入被压缩文件的名称和压缩文件的名称!"); System.exit(1); } try { //创建文件输入流对象 FileInputStream in = new FileInputStream( args[0] ); //创建文件输出流对象 FileOutputStream out = new FileOutputStream( args[1] ); //创建JAR数据输出流对象 JarOutputStream jarOut = new JarOutputStream( out ); //创建指向压缩原始文件的入口 JarEntry entry = new JarEntry( args[0] ); jarOut.putNextEntry( entry ); //向压缩文件中输出数据 int nNumber; byte[] buffer = new byte[512]; while ((nNumber=in.read(buffer)) != -1) jarOut.write(buffer,0,nNumber); //关闭创建的流对象 jarOut.close(); out.close(); in.close(); } catch(IOException e) { System.out.println( e ); } } 在该程序的实现代码中,首先创建用于进行文件输入和输出的FileInputStream和FileOutputStream对象,并以FileOutputStream对象实例为参数创建JarOutputStream对象实例,从而为创建JAR格式压缩文件建立数据流基础。 在随后的代码中,以被压缩文件的文件名为参数,创建在JAR压缩文件中指向压缩原始文件的Entry对象实例,并利用putNextEntry方法将该Entry存储进入压缩文件中。最后,利用JAROutputStream对象中定义的write方法向输出流中写出从压缩原始文件中读取的数据,从而创建JAR格式的压缩文件。 利用Java语言创建JAR格式压缩文件的方法很简单,那么,如何利用JDK API中定义的对象将被压缩的文件解压缩呢?请读者看下一节的内容。 5、 JAR文档解压缩方法 下面的程序代码用于将JAR类型文档解压缩后,恢复成为独立的数据文件: //UnjarDemo.java import java.io.*; import java.util.jar.*; public class UnjarDemo { public static void main(String[] args) { if ( args.length !=2 ) { System.out.println("Usage:java UnjarDemo "); System.exit(1); } try { //创建文件输入流对象实例 FileInputStream in = new FileInputStream( args[0] ); //创建Zip压缩格式输入流对象实例 JarInputStream jarin = new JarInputStream( in ); //创建文件输出流对象实例 FileOutputStream out = new FileOutputStream( args[1] ); byte[] buffer = new byte[1024]; int nNumber; while ((nNumber = jarin.read(buffer, 0, buffer.length)) != -1) out.write(buffer, 0, nNumber); //关闭文件流对象 jarin.close(); out.close(); in.close(); } catch(IOException e) { System.out.println(e); } } } 该程序的代码结构不是很复杂,请读者自行分析该文件中的对象应用形式以及JAR压缩文件解压缩方法。 6、 小结 在本部分的内容中,首先介绍了JAR类型文档的结构和JDK中jar文档管理工具的应用方法。在随后的内容中,以java.util.jar包中的应用对象为基础,讲解了Java语言创建和维护jar压缩文档程序设计方法。
jar用法(文件压缩成jar格式) jar的使用方法,教你如何使用jar压缩一些文件。只需配置好jdk就可以使用jar压缩其他文件。 立即下载

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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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