java共享内存nio

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package com.unmi;

import java.io.RandomAccessFile;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.nio.channels.FileChannel.MapMode;

/**
* 往 "共享内存" 写入数据
* @author Unmi
*/
public class WriteShareMemory {

/**
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile("c:/swap.mm", "rw");
FileChannel fc = raf.getChannel();
MappedByteBuffer mbb = fc.map(MapMode.READ_WRITE, 0, 1024);

//清除文件内容
for(int i=0;i<1024;i++){
mbb.put(i,(byte)0);
}

//从文件的第二个字节开始,依次写入 A-Z 字母,第一个字节指明了当前操作的位置
for(int i=65;i<91;i++){
int index = i-63;
int flag = mbb.get(0); //可读标置第一个字节为 0
if(flag != 0){ //不是可写标示 0,则重复循环,等待
i --;
continue;
}
mbb.put(0,(byte)1); //正在写数据,标志第一个字节为 1
mbb.put(1,(byte)(index)); //写数据的位置

System.out.println("程序 WriteShareMemory:"+System.currentTimeMillis() +
":位置:" + index +" 写入数据:" + (char)i);

mbb.put(index,(byte)i);//index 位置写入数据
mbb.put(0,(byte)2); //置可读数据标志第一个字节为 2
Thread.sleep(513);
}
}
}



package com.unmi;

import java.io.RandomAccessFile;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.nio.channels.FileChannel.MapMode;

/**
* 从 "共享内存" 读出数据
* @author Unmi
*/
public class ReadShareMemory {

/**
* @param args
* @throws Exception
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile("c:/swap.mm", "rw");
FileChannel fc = raf.getChannel();
MappedByteBuffer mbb = fc.map(MapMode.READ_WRITE, 0, 1024);
int lastIndex = 0;

for(int i=1;i<27;i++){
int flag = mbb.get(0); //取读写数据的标志
int index = mbb.get(1); //读取数据的位置,2 为可读

if(flag != 2 || index == lastIndex){ //假如不可读,或未写入新数据时重复循环
i--;
continue;
}

lastIndex = index;
System.out.println("程序 ReadShareMemory:" + System.currentTimeMillis() +
":位置:" + index +" 读出数据:" + (char)mbb.get(index));

mbb.put(0,(byte)0); //置第一个字节为可读标志为 0

if(index == 27){ //读完数据后退出
break;
}
}
}
}
别再只调A*算法了!聊聊ROS机器人导航中,OpenCV视觉信息如何与激光雷达数据“打配合” 本文探讨了ROS机器人导航中激光雷达与OpenCV视觉融合的实战策略,揭示了如何通过多模态感知提升导航精度。文章详细介绍了视觉特征到代价地图的转化方法、系统级挑战的工程解决方案,以及融合感知下的路径规划进化,帮助开发者优化机器人导航系统。 阅读详情

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