FTPUtil 工具类

linux上简单搭建ftp服务器&&上传下载 ftp工具类 FtpUtil 简单的在Linux上搭建FTP服务器。因为本人彩笔的某种原因,一直使用的CenOS7集群后使用了一段时间,被我搞坏了,哎,所以我使用的是CenOS6.5;先说一下感受吧,安装不难,本篇博客并没有对它进行严谨的设置,你们可以自己设置,我个人建议不要按我的一步步去做,因为很简单,你需要注意的是弄清它的配置 1.安装 yum -y install vsftpd 你可以在后面指定安装路径 默认路径会... 阅读详情

package com.springboot.util;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.apache.commons.net.ftp.FTPClient;
import org.apache.commons.net.ftp.FTPReply;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * FTP下载工具
 * @author shuangxie
 * @date 2019/5/24
 */
@Component
public class FTPUtil {
    /**
     * 日志对象
     **/
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FTPUtil.class);

    /**
     * 该目录不存在
     */
    public static final String DIR_NOT_EXIST = "该目录不存在";

    /**
     * "该目录下没有文件
     */
    public static final String DIR_CONTAINS_NO_FILE = "该目录下没有文件";

    /**
     * FTP地址
     **/
    private String ftpAddress;
    /**
     * FTP端口
     **/
    private int ftpPort = 521;
    /**
     * FTP用户名
     **/
    private String ftpUsername;
    /**
     * FTP密码
     **/
    private String ftpPassword;
    /**
     * FTP基础目录
     **/
    private String basePath;

    /**
     * 本地字符编码
     **/
    private static String localCharset = "GBK";

    /**
     * FTP协议里面,规定文件名编码为iso-8859-1
     **/
    private static String serverCharset = "ISO-8859-1";

    /**
     * UTF-8字符编码
     **/
    private static final String CHARSET_UTF8 = "UTF-8";

    /**
     * OPTS UTF8字符串常量
     **/
    private static final String OPTS_UTF8 = "OPTS UTF8";

    /**
     * 设置缓冲区大小4M
     **/
    private static final int BUFFER_SIZE = 1024 * 1024 * 4;

    /**
     * FTPClient对象
     **/
    private static FTPClient ftpClient = null;


    /**
     * 下载该目录下所有文件到本地
     *
     * @param ftpPath  FTP服务器上的相对路径,例如:test/123
     * @param savePath 保存文件到本地的路径,例如:D:/test
     * @return 成功返回true,否则返回false
     */
    public boolean downloadFiles(String ftpPath, String savePath) {
        // 登录
        login(ftpAddress, ftpPort, ftpUsername, ftpPassword);
        if (ftpClient != null) {
            try {
                String path = changeEncoding(basePath + ftpPath);
                // 判断是否存在该目录
                if (!ftpClient.changeWorkingDirectory(path)) {
                    logger.error(basePath + ftpPath + DIR_NOT_EXIST);
                    return Boolean.FALSE;
                }
                ftpClient.enterLocalPassiveMode();  // 设置被动模式,开通一个端口来传输数据
                String[] fs = ftpClient.listNames();
                // 判断该目录下是否有文件
                if (fs == null || fs.length == 0) {
                    logger.error(basePath + ftpPath + DIR_CONTAINS_NO_FILE);
                    return Boolean.FALSE;
                }
                for (String ff : fs) {
                    String ftpName = new String(ff.getBytes(serverCharset), localCharset);
                    File file = new File(savePath + '/' + ftpName);
                    try (OutputStream os = new FileOutputStream(file)) {
                        ftpClient.retrieveFile(ff, os);
                    } catch (Exception e) {
                        logger.error(e.getMessage(), e);
                    }
                }
            } catch (IOException e) {
                logger.error("下载文件失败", e);
            } finally {
                closeConnect();
            }
        }
        return Boolean.TRUE;
    }

    /**
     * 连接FTP服务器
     *
     * @param address  地址,如:127.0.0.1
     * @param port     端口,如:21
     * @param username 用户名,如:root
     * @param password 密码,如:root
     */
    private void login(String address, int port, String username, String password) {
        ftpClient = new FTPClient();
        try {
            ftpClient.connect(address, port);
            ftpClient.login(username, password);
            ftpClient.setFileType(FTPClient.BINARY_FILE_TYPE);
            //限制缓冲区大小
            ftpClient.setBufferSize(BUFFER_SIZE);
            int reply = ftpClient.getReplyCode();
            if (!FTPReply.isPositiveCompletion(reply)) {
                closeConnect();
                logger.error("FTP服务器连接失败");
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error("FTP登录失败", e);
        }
    }


    /**
     * FTP服务器路径编码转换
     *
     * @param ftpPath FTP服务器路径
     * @return String
     */
    private static String changeEncoding(String ftpPath) {
        String directory = null;
        try {
            if (FTPReply.isPositiveCompletion(ftpClient.sendCommand(OPTS_UTF8, "ON"))) {
                localCharset = CHARSET_UTF8;
            }
            directory = new String(ftpPath.getBytes(localCharset), serverCharset);
        } catch (Exception e) {
            logger.error("路径编码转换失败", e);
        }
        return directory;
    }

    /**
     * 关闭FTP连接
     */
    private void closeConnect() {
        if (ftpClient != null && ftpClient.isConnected()) {
            try {
                ftpClient.logout();
                ftpClient.disconnect();
            } catch (IOException e) {
                logger.error("关闭FTP连接失败", e);
            }
        }
    }

    /**
     * 检查指定目录下是否含有指定文件
     *
     * @param ftpPath  FTP服务器文件相对路径,例如:test/123
     * @param fileName 要下载的文件名,例如:test.txt
     * @return 成功返回true,否则返回false
     */
    public boolean checkFileInFtp(String ftpPath, String fileName) {
        // 登录
        login(ftpAddress, ftpPort, ftpUsername, ftpPassword);
        if (ftpClient != null) {
            try {
                String path = changeEncoding(basePath + ftpPath);
                // 判断是否存在该目录
                if (!ftpClient.changeWorkingDirectory(path)) {
                    logger.error(basePath + ftpPath + DIR_NOT_EXIST);
                    return Boolean.FALSE;
                }
                ftpClient.enterLocalPassiveMode();  // 设置被动模式,开通一个端口来传输数据
                String[] fs = ftpClient.listNames();
                // 判断该目录下是否有文件
                if (fs == null || fs.length == 0) {
                    logger.error(basePath + ftpPath + DIR_CONTAINS_NO_FILE);
                    return Boolean.FALSE;
                }
                for (String ff : fs) {
                    String ftpName = new String(ff.getBytes(serverCharset), localCharset);
                    if (ftpName.equals(fileName)) {
                        return Boolean.TRUE;
                    }
                }
            } catch (IOException e) {
                logger.error("请求出错", e);
            } finally {
                closeConnect();
            }
        }
        return Boolean.TRUE;
    }

    /**
     * 下载该目录下所有文件到本地 根据实际需要修改执行逻辑
     *
     * @param ftpPath  FTP服务器上的相对路径,例如:test/123
     * @param savePath 保存文件到本地的路径,例如:D:/test
     * @return 成功返回true,否则返回false
     */
    public Map<String, Object> downLoadTableFile(String ftpPath, String savePath) {
        // 登录
        login(ftpAddress, ftpPort, ftpUsername, ftpPassword);
        Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
        if (ftpClient != null) {
            try {
                String path = changeEncoding(basePath + "/" + ftpPath);
                // 判断是否存在该目录
                if (!ftpClient.changeWorkingDirectory(path)) {
                    logger.error(basePath + "/" + ftpPath + DIR_NOT_EXIST);
                    resultMap.put("result", false);
                    return resultMap;
                }
                ftpClient.enterLocalPassiveMode();  // 设置被动模式,开通一个端口来传输数据
                String[] fs = ftpClient.listNames();
                // 判断该目录下是否有文件
                if (fs == null || fs.length == 0) {
                    logger.error(basePath + "/" + ftpPath + DIR_CONTAINS_NO_FILE);
                    resultMap.put("result", false);
                    return resultMap;
                }
                List<String> tableFileNameList = new ArrayList<>();
                //根据表名创建文件夹
                String tableDirName = savePath + "/" + ftpPath;
                File tableDirs=new File(tableDirName);
                if(!tableDirs.exists()){
                    tableDirs.mkdirs();
                }
                for (String ff : fs) {
                    String ftpName = new String(ff.getBytes(serverCharset), localCharset);
                    File file = new File(tableDirName + "/" + ftpName);
                    //存储文件名导入时使用
                    tableFileNameList.add(tableDirName + "/" + ftpName);
                    try (OutputStream os = new FileOutputStream(file)) {
                        ftpClient.retrieveFile(ff, os);
                    } catch (Exception e) {
                        logger.error(e.getMessage(), e);
                    }
                }
                resultMap.put("fileNameList", tableFileNameList);
                resultMap.put("result", true);
                return resultMap;
            } catch (IOException e) {
                logger.error("下载文件失败", e);
            } finally {
                closeConnect();
            }
        }
        resultMap.put("result", false);
        return resultMap;
    }

    public String getFtpAddress() {
        return ftpAddress;
    }

    public void setFtpAddress(String ftpAddress) {
        this.ftpAddress = ftpAddress;
    }

    public int getFtpPort() {
        return ftpPort;
    }

    public void setFtpPort(int ftpPort) {
        this.ftpPort = ftpPort;
    }

    public String getFtpUsername() {
        return ftpUsername;
    }

    public void setFtpUsername(String ftpUsername) {
        this.ftpUsername = ftpUsername;
    }

    public String getFtpPassword() {
        return ftpPassword;
    }

    public void setFtpPassword(String ftpPassword) {
        this.ftpPassword = ftpPassword;
    }

    public String getBasePath() {
        return basePath;
    }

    public void setBasePath(String basePath) {
        this.basePath = basePath;
    }
    
    
    public static void main(String[] args) {
        
        FTPUtil ft = new FTPUtil();
        ft.setFtpUsername("root");
        ft.setFtpPassword("root");
        ft.setFtpAddress("127.0.0.1");
        ft.setFtpPort(21);
        ft.setBasePath("");
        
        ft.downloadFiles("a", "D:/ft/");
    }
    
    
}

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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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下面继续分享java中常用的一些工具类,希望给大家带来帮助! 1、FtpUtil Java package com.itjh.javaUtil; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; im

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