Java NIO 拷贝文件(使用compact)

Java NIO 拷贝文件

实现方式一:

 

		FileInputStream fis = null;
		FileOutputStream fos = null;
		try {
			fis = new FileInputStream("c:/ntldr");
			fos = new FileOutputStream("c:/ntldr.bak");
			FileChannel fic = fis.getChannel();
			FileChannel foc = fos.getChannel();
			ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
			int bytesRead = 0;
			while (bytesRead >= 0 || buffer.hasRemaining()) {//---------(1)
				if (bytesRead != -1)
					bytesRead = fic.read(buffer);//-------------(2)
				buffer.flip();
				foc.write(buffer);
				buffer.compact();    //---------------(3)
			}

		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			if (null != fis) {
				try {
					fis.close();
				} catch (IOException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
			if (null != fos) {
				try {
					fos.close();
				} catch (IOException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}

 说明:

2。 byteReads==-1表示输入源数据已经结束,但是buffer中仍旧还有数据。

3。在输入速度超过输出速度时,仍旧保留未输出的数据。

 

 

实现方式二:

public static void main(String[] args) {
		FileInputStream fis = null;
		FileOutputStream fos = null;
		try {
			fis = new FileInputStream("c:/ntldr");
			fos = new FileOutputStream("c:/ntldr.bak");
			FileChannel fic = fis.getChannel();
			FileChannel foc = fos.getChannel();
			ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
			while(fic.read(buffer)!=-1){
				buffer.flip();
				while(buffer.hasRemaining()){ //----------------------(1)
					foc.write(buffer);
				}
				buffer.clear();
			}

		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			if (null != fis) {
				try {
					fis.close();
				} catch (IOException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
			if (null != fos) {
				try {
					fos.close();
				} catch (IOException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}

	}

 1.使用了双重循环。

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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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