java实现ftp上传下载

JAVA实现FTP Client,连接FTP server 目标:用JAVA写一个FTP的Client,连接到win10自带的FTP站点,下载/上传文件。1、需要的外部包:commons-net-3.3.jar(可以手动下载此包&导入自己的小工程,或者利用maven导入)2、代码思路new一个FTPClient;用这个client连接server;通过用户名和密码登陆这个server;通过server的reply验证登陆是否成功;将此连接的工作目录... 阅读详情

Java FTP客户端工具包很多,在此我选用的Apache的FTPClient。这个包的获取可以通过 http://commons.apache.org/net/来获取,我使用的是最新的commons-net-1.4.1.zip。其中包含了众多的java网络编程的工具包,官方文档列举如下: 
    支持网络协议如下: 
        FTP 
        NNTP 
        SMTP 
        POP3 
        Telnet 
        TFTP 
        Finger 
        Whois 
        rexec/rcmd/rlogin 
        Time (rdate) and Daytime 
        Echo 
        Discard 
        NTP/SNTP 

都很有用。在此我用到的是FTP相关的一些包。 

在编写程序之前,先配置一个简单的FTP服务器,如下图: 


 


下面是一个使用FTPClient来实现的FTP上传和下载的功能,主要是对此包有个感性的认识。例程如下: 

import org.apache.commons.io.IOUtils; 
import org.apache.commons.net.ftp.FTPClient; 

import java.io.File; 
import java.io.FileInputStream; 
import java.io.IOException; 
import java.io.FileOutputStream; 

/** 
* Apache commons-net 试用一把,看看FTP客户端工具做的好用不 
* 
* @author : leizhimin,2008-8-20 14:00:38。<p> 
*/ 
public class FtpTest { 
    public static void main(String[] args) { 
        testUpload(); 
        testDownload(); 
    } 

    /** 
     * FTP上传单个文件测试 
     */ 
    public static void testUpload() { 
        FTPClient ftpClient = new FTPClient(); 
        FileInputStream fis = null; 

        try { 
            ftpClient.connect("192.168.14.117"); 
            ftpClient.login("admin", "123"); 

            File srcFile = new File("C://new.gif"); 
            fis = new FileInputStream(srcFile); 
            //设置上传目录 
            ftpClient.changeWorkingDirectory("/admin/pic"); 
            ftpClient.setBufferSize(1024); 
            ftpClient.setControlEncoding("GBK"); 
            //设置文件类型(二进制) 
            ftpClient.setFileType(FTPClient.BINARY_FILE_TYPE); 
            ftpClient.storeFile("3.gif", fis); 
        } catch (IOException e) { 
            e.printStackTrace(); 
            throw new RuntimeException("FTP客户端出错!", e); 
        } finally { 
            IOUtils.closeQuietly(fis); 
            try { 
                ftpClient.disconnect(); 
            } catch (IOException e) { 
                e.printStackTrace(); 
                throw new RuntimeException("关闭FTP连接发生异常!", e); 
            } 
        } 
    } 

    /** 
     * FTP下载单个文件测试 
     */ 
    public static void testDownload() { 
        FTPClient ftpClient = new FTPClient(); 
        FileOutputStream fos = null; 

        try { 
            ftpClient.connect("192.168.14.117"); 
            ftpClient.login("admin", "123"); 

            String remoteFileName = "/admin/pic/3.gif"; 
            fos = new FileOutputStream("c:/down.gif"); 

            ftpClient.setBufferSize(1024); 
            //设置文件类型(二进制) 
            ftpClient.setFileType(FTPClient.BINARY_FILE_TYPE); 
            ftpClient.retrieveFile(remoteFileName, fos); 
            fos.close(); 
        } catch (IOException e) { 
            e.printStackTrace(); 
            throw new RuntimeException("FTP客户端出错!", e); 
        } finally { 
            IOUtils.closeQuietly(fos); 
            try { 
                ftpClient.disconnect(); 
            } catch (IOException e) { 
                e.printStackTrace(); 
                throw new RuntimeException("关闭FTP连接发生异常!", e); 
            } 
        } 
    } 
} 
测试结果表明,文件上传、下载均成功! 

感觉Apache做的不错,就用这个了。 

本文出自 “熔 岩” 博客 

【四足机器人项目实战】四足机器人弹簧倒立摆(SLIP)动力学模型 系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言1.动力学建模构型方法2.四足机器人动力学模型(1)多体动力学模型【针对躯干+脚建模】方法一:VMC(VirtualModelController)模型方法二:SLIP模型(2)浮基单体动力学模型【针对躯干建模】【用于MPC】 前言 认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长! 本文先对四足机器人动力学模型-VMC、SLIP和浮动机体模型做个简 阅读详情

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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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