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将多个流合并成一个流
例:将多个文件合并到一个流中,再写到一个文件中:
合并文件
切割文件
SequenceInputStream(Enumeration<? extends InputStream> e) SequenceInputStream(InputStream s1, InputStream s2)
例:将多个文件合并到一个流中,再写到一个文件中:
Vector<FileInputStream> v = new Vector<FileInputStream>(); v.add(new FileInputStream("c:\\1.txt")); v.add(new FileInputStream("c:\\2.txt")); v.add(new FileInputStream("c:\\3.txt")); Enumeration<FileInputStream> en = v.elements(); SequenceInputStream sis = new SequenceInputStream(en); FileOutputStream fos = new FileOutputStream("c:\\4.txt"); byte[] buf = new byte[1024]; int len =0; while((len=sis.read(buf))!=-1) { fos.write(buf,0,len); } fos.close(); sis.close();
合并文件
ArrayList<FileInputStream> aList = new ArrayList<FileInputStream>();// 为什么要用list,因为Vector已经过时了。 for (int x = 1; x <= 4; x++) { aList.add(new FileInputStream("d:\\tmp\\" + x + ".part"));// 循环的将d:\\tmp\\下的part文件加入aList中 } final Iterator<FileInputStream> it = aList.iterator(); Enumeration<FileInputStream> en = new Enumeration<FileInputStream>() { @Override public FileInputStream nextElement() { // TODO Auto-generated method stub return it.next(); } @Override public boolean hasMoreElements() { // TODO Auto-generated method stub return it.hasNext(); } }; SequenceInputStream sis = new SequenceInputStream(en); FileOutputStream fos = new FileOutputStream("d:\\tmp\\aa.exe"); byte[] buf = new byte[1024 * 1024]; int len = 0; while ((len = sis.read(buf)) != -1) { fos.write(buf, 0, len); } fos.close(); sis.close();
切割文件
FileInputStream fis = new FileInputStream("d:\\tmp\\plsqldev.exe"); FileOutputStream fos = null; byte[] bytes = new byte[1024 * 1024 * 3]; int len = 0; int count = 1; while ((len = fis.read(bytes)) != -1) { fos = new FileOutputStream("d:\\tmp\\" + (count++) + ".part"); fos.write(bytes, 0, len); } fos.close(); fis.close();
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接着,我们利用`SequenceInputStream`类,它可以根据给定的`Enumeration`顺序合并输入流。`Collections.enumeration()`方法将列表转换为枚举,然后将其传递给`SequenceInputStream`的构造函数。最后,我们将合并后的...
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内容概要:本文档详细介绍了利用 DeepSeek 进行文本润色和问答交互时提高效果的方法和技巧,涵盖了从明确需求、提供适当上下文到尝试开放式问题以及多轮对话的十个要点。每一部分内容都提供了具体的示范案例,如指定回答格式、分步骤提问等具体实例,旨在指导用户更好地理解和运用 DeepSeek 提升工作效率和交流质量。同时文中还强调了根据不同应用场景调整提示词语气和风格的重要性和方法。 适用人群:适用于希望通过优化提问技巧以获得高质量反馈的企业员工、科研人员以及一般公众。 使用场景及目标:本文针对所有期望提高 DeepSeek 使用效率的人群,帮助他们在日常工作中快速获取精准的答案或信息,特别是在撰写报告、研究材料准备和技术咨询等方面。此外还鼓励用户通过不断尝试不同形式的问题表述来进行有效沟通。 其他说明:该文档不仅关注实际操作指引,同样重视用户思维模式转变——由简单索取答案向引导 AI 辅助创造性解决问题的方向发展。
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数据集是一个以经典动漫《龙珠》为主题的多维度数据集,广泛应用于数据分析、机器学习和图像识别等领域。该数据集由多个来源整合而成,涵盖了角色信息、战斗力、剧情片段、台词以及角色图像等多个方面。数据集的核心内容包括: 角色信息:包含《龙珠》系列中的主要角色及其属性,如名称、种族、所属系列(如《龙珠》《龙珠Z》《龙珠超》等)、战斗力等级等。 图像数据:提供角色的图像资源,可用于图像分类和角色识别任务。这些图像来自动画剧集、漫画和相关衍生作品。 剧情与台词:部分数据集还包含角色在不同故事中的台词和剧情片段,可用于文本分析和自然语言处理任务。 战斗数据:记录角色在不同剧情中的战斗力变化和战斗历史,为研究角色成长和剧情发展提供支持。 数据集特点 多样性:数据集整合了角色、图像、文本等多种类型的数据,适用于多种研究场景。 深度:不仅包含角色的基本信息,还涵盖了角色的成长历程、技能描述和与其他角色的互动关系。 实用性:支持多种编程语言(如Python、R)的数据处理和分析,提供了详细的文档和示例代码。
基于protues仿真的多功公交站播报系统设计(仿真图、源代码) 该设计为基于protues仿真的多功公交站播报系统,实现温度显示、时间显示、和系统公交站播报功能; 具体功能如下: 1、系统使用51单片机为核心设计; 2、时钟芯片进行时间和日期显示; 3、温度传感器进行温度读取; 4、LCD12864液晶屏进行相关显示; 5、按键设置调节时间; 6、按键设置报站; 7、仿真图、源代码; 操作说明: 1、下行控制报站:首先按下(下行设置按键),(下行指示灯)亮,然后按下(手动播报)按键控制播报下一站; 2、上行控制报站:首先按上(上行设置按键),(上行指示灯)亮,然后按下(手动播报)按键控制播报下一站; 3、按下关闭播报按键,则关闭播报功能和清除显示
采用Java后台技术和MySQL数据库,在前台界面为提升用户体验,使用Jquery、Ajax、CSS等技术进行布局。 系统包括两类用户:学生、管理员。 学生用户 学生用户只要实现了前台信息的查看,打开首页,查看网站介绍、琴房信息、在线留言、轮播图信息公告等,通过点击首页的菜单跳转到对应的功能页面菜单,包括网站首页、琴房信息、注册登录、个人中心、后台登录。 学生用户通过账户账号登录,登录后具有所有的操作权限,如果没有登录,不能在线预约。学生用户退出系统将注销个人的登录信息。 管理员通过后台的登录页面,选择管理员权限后进行登录,管理员的权限包括轮播公告管理、老师学生信息管理和信息审核管理,管理员管理后点击退出,注销登录信息。 管理员用户具有在线交流的管理,琴房信息管理、琴房预约管理。 在线交流是对前台用户留言内容进行管理,删除留言信息,查看留言信息。
MATLAB可以用于开发人脸识别考勤系统。下面是一个简单的示例流程: 1. 数据采集:首先收集员工的人脸图像作为训练数据集。可以要求员工提供多张照片以获得更好的训练效果。 2. 图像预处理:使用MATLAB的图像处理工具对采集到的人脸图像进行预处理,例如灰度化、裁剪、缩放等操作。 3. 特征提取:利用MATLAB的人脸识别工具包,如Face Recognition Toolbox,对处理后的图像提取人脸特征,常用的方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。 4. 训练模型:使用已提取的人脸特征数据集训练人脸识别模型,可以选择支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等算法。 5. 考勤系统:在员工打卡时,将摄像头捕获的人脸图像输入到训练好的模型中进行识别,匹配员工信息并记录考勤数据。 6. 结果反馈:根据识别结果,可以自动生成考勤报表或者实时显示员工打卡情况。 以上只是一个简单的步骤,实际开发过程中需根据具体需求和系统规模进行定制和优化。MATLAB提供了丰富的图像处理和机器学习工具,是开发人脸识别考勤系统的一个很好选择。
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