计算SDCard上的容量

本文介绍如何使用Java中的StatFs类来计算SDCard的总容量、可用容量、每块大小以及剩余完整块数,并提供了完整的代码示例。

计算SDCard上的容量

使用的类:StatFs,此类保存的是对SDCard上容量的一些信息。

1、返回剩余的快:getBlockCount()

2、返回总共的快:getBlockCount()

3、返回一个快的大小:getBlockSize()

4、返回剩余的快(包括系统预留无法访问的):getAvailableBlocks()

 

例子:

package lyx.feng.other;

 

import lyx.feng.simpletextdemo.R;

import android.app.Activity;

import android.os.Bundle;

import android.os.Environment;

import android.os.StatFs;

import android.widget.TextView;

 

public class StatFsActivity extends Activity {

    private TextView tv = null;

    private StringBuffer buffer = null;

    private StatFs statFs = null;

 

    @Override

    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

       // TODO Auto-generated method stub

       super.onCreate(savedInstanceState);

       super.setContentView(R.layout.statfs);

       this.tv = (TextView) super.findViewById(R.id.statfs_tv);

       this.buffer = new StringBuffer();

       this.getStringBuffer();

       this.tv.setText(this.buffer.toString());

    }

 

    @SuppressWarnings("deprecation")

    private void getStringBuffer() {

       if (Environment.getExternalStorageState().equals(

              Environment.MEDIA_MOUNTED)) {

           this.statFs = new StatFs(Environment.getExternalStorageDirectory()

                  .getPath());

           this.buffer.append("总快:" + this.statFs.getBlockCount() + "\n");

           this.buffer

                  .append("可用快:" + this.statFs.getAvailableBlocks() + "\n");

           this.buffer.append("快的大小:" + this.statFs.getBlockSize() + "\n");

           this.buffer.append("剩余快(全):" + this.statFs.getFreeBlocks() + "\n");

           this.buffer.append("全部大小:" + (long) this.statFs.getBlockCount()

                  * this.statFs.getBlockSize() / 1024 / 1024 + "\n");

           this.buffer.append("剩余大小:"

                  + (long) this.statFs.getAvailableBlocks()

                  * this.statFs.getBlockSize() / 1024 / 1024 + "\n");

 

       }

    }

}

 

效果:

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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