Java--IO流

【Pico手势开发实战】基于SteamVR串流与MRTK3的跨平台交互方案 本文详细介绍了在Pico设备上,结合SteamVR串流与微软MRTK3框架,实现高效跨平台手势交互开发的完整方案。该方案通过在PC端运行Unity项目并串流至头显,利用MRTK3封装的手势识别与交互组件,大幅提升了开发调试效率与性能上限,并确保了未来向其他OpenXR设备的良好兼容性。 阅读详情


代码如下:

package com.tensent.filedemo;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class FileDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个文件
        File file = new File("c.txt");
        System.out.println(file.getParent());
        try {
            file.createNewFile();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //判断是否执行
        System.out.println(file.canExecute());
        //判断是否读取
        System.out.println(file.canRead());
        //判断是否可修改
        System.out.println(file.canWrite());
        if (file.exists()){
            //如果该文件存在,就删除
            file.delete();
        }else{
            try {
                file.createNewFile();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        //获取一个文件的绝对路径名
        System.out.println(file.getAbsolutePath());
        //获取一个文件的绝对路径的规范形式
        try {
            System.out.println(file.getCanonicalPath());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //新建一个文件
        File file1 = new File("D:\\166.txt");
       try {
            file1.createNewFile();
       } catch (IOException e) {
             e.printStackTrace();
        }
        //当文件不存在时,也可以获取文件的绝对路径
        System.out.println(file1.getAbsolutePath());
        //返回由此抽象路径名表示的文件或目录的名称
        System.out.println(file1.getName());

        //当抽象路径名只是一个具体的文件,那么返回为null
        System.out.println(file1.getParent());
        //将此抽象路径名转换为路径名字符串
        System.out.println(file1.getPath());
        //查看分隔符
        System.out.println(file1.separator);
        if (file1.isDirectory()){
            System.out.println(file1.getName()+"是我的一个目录!");
        }else if (file1.isFile()){
            System.out.println(file1.getName()+"是我的一个文件!");
        }
        //返回此抽象路径名表示的文件上次修改的时间
        System.out.println(file1.lastModified());
        //返回由此抽象路径名表示的文件的长度
        System.out.println(file1.length());

        File file2 = new File("D:\\idea\\IdeaProjects\\project\\.idea");
        String[] list = file2.list();
        for(String str : list){
            System.out.println(str);
        }
        File[] files = file2.listFiles();
        for(File f : files){
            System.out.println(f.getAbsolutePath());
        }
        File[] roots = File.listRoots();
        for(File f2 : roots) {
            System.out.println(f2);
        }

        File file4 = new File("D:\\a\\b\\c");
        file4.mkdir();
        file4.mkdirs();
        //遍历D盘的所有文件
       // printFiles(new File("D:"));7



//        //删除一个目录
//        File file5 = new File("D:\\a\\b\\c");
//        file5.delete();

deletes(new File("D:\\a"));



    }
//    //遍历D盘所有的文件
//    public static void printFiles(File file){
//        //判断是文件还是目录,如果是目录继续进入目录获取文件列表
//        File[] files = file.listFiles();
//        //遍历目录中所有的文件
//        for(File f : files){
//            //判断是否是目录
//            if(f.isDirectory()){
//                //如果是目录,则需要再次进行遍历
//                printFiles(f);
//            }else if(f.isFile()){
//                System.out.println(f.getAbsolutePath());
//            }
//        }
//    }
//删除连环文件abc
public static void deletes(File file){
    //判断是文件还是目录,如果是目录继续进入目录获取文件列表
    File[] file1 = file.listFiles();
    //遍历目录中所有的文件
    for(File f : file1){
        //判断是否是目录
        if(f.isDirectory()){
            //如果是目录,则需要再次进行遍历
            deletes(f);
            f.delete();
        }else if(f.isFile()){
            //如果是文件,则删除
          f.delete();
        }
    }
    file.delete();

}

}
Python的单元测试之unittest 是一个功能类似 unittest 的库,它集合众家标准测试库之所长,和 unittest 相比,功能更为强大,使用更为简单,OpenStack 广泛的利用它编写单元测试。unittest 提供了自动匹配发现并执行测试用例的功能,随着项目代码结构越发庞大,势必有多个测试文件,自动匹配发现并测试用例的功能在此就显得非常有用,只要满足。unittest 提供了丰富的命令行入口,可以根据需要执行某些特定的用例。的测试用例都会被 unittest 发现并执行,测试用例文件的默认匹配规则为 test*.py。 阅读详情

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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")

java中的IO流

如果new的File对象所表示的文件或目录并不存在,那么并不会应位new了一个File对象,操作系统就在对应的路径下创建所对应的文件和目录,它仅仅是在JVM的堆中new了一个File对象而已。java为了避免这种类型安全性问题的发生,使序列化接口类在每次编译时,自动生成一个序列化版本ID,用以区别不同的版本,当序列化和反序列化的版本不一致时,就会失败,抛出异常。然而,有些修改并不影响对象的反序列化,如类中加入了新的实例变量,而序列化的数据中并没有新实例变量的值,那么它在反序列化的过程中可以使默认值。

冲出仁川,走出马德里,故事还会再继续 2526

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当程序需要读取数据源的数据时,就会通过IO流对象开启一个通向数据源的流,通过这个IO流对象的相关方法可以顺序读取数据源中的数据。IO流相当于一个管道。

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Java_gml
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