Bitmap aa = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.ic_launcher); InputStream input = datastream(aa);//把bitmap转换为流 Bitmap bitmap = transformation(input);//把流转换为bitmap public InputStream datastream (Bitmap bm){ ByteArrayOutputStream st

Java当中的IO流(中) 删除目录 // 简书作者:达叔小生 import java.io.File; public class Demo{ public static void main(String[] args){ // 目录 File dir = new File("E:\\hello"); // 删除目录 System.out.println(dir.delete()); // removeDir(dir); // 下方方法 } } 如果目录里面有文件,或者还有目录,就无法

1.序列流(SequenceInputStream)整合个多个文件 A SequenceInputStream表示其他输入流的逻辑级联. 它从一个有序的输入流集合开始,从第一个读取到文件的结尾,然后从第二个文件读取,依此类推,直到最后一个输入流达到文件的结尾. import java.io.*; import java.util.Enumeration; import java.util.Vector; public class Test8 { public static void main(S

Java当中的IO流(中) 删除目录 import java.io.File; public class Demo{ public static void main(String[] args){ // 目录 File dir = new File("E:\\hello"); // 删除目录 System.out.println(dir.delete()); // removeDir(dir); // 下方方法 } } 如果目录里面有文件,或者还有目录,就无法删除,会显示为false的

Fs流读取和写入数据 使用文件流来读取大文件不会卡顿 1, 从流中读取数据 var fs = require("fs"); var data = ''; var count = 0; // 创建可读流 var readerStream = fs.createReadStream('t.txt'); // 设置编码为 utf8. readerStream.setEncoding('UTF8'); // 处理流事件 --> data, end, and error readerStr

1.  键盘录入学生信息(姓名,语文成绩,数学成绩,英语成绩),按照总分排序写入文本文件中 分析:   A:创建学生类   B:创建集合对象      TreeSet<Student>         C:键盘录入学生信息存储到集合        D:遍历集合,把数据写到文本文件   2. 代码示例: (1)Student.java: package cn.itcast_06; public class Student { // 姓名 private String name; // 语文成绩

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

一.面向对象的三大特征,以及作用. 答:面向对象的三大特征即,封装性.继承性.多态性. 其分别的作用为 : 封装作用:将数据封装起来,提高数据的安全性, 继承作用:提高代码的复用性,减少冗余代码. 多态性:应用程序不必对每个派生类进行方法调用,只需要对抽象基类处理即可,大大提高程序的复用性,可以提高可扩充性和可维护性. 二.多态中的向上转型 的作用以及向下转型使用的原因 答:在多态中向上转型的是作用是,父类的引用对象名指向子类的实体,也就是用一个抽象的基类去调用每一个派生子类,向下转型的原因为,

对于IO流中字节流的总结 字节流的概念 由于应用程序,经常需要和文件打交道,所以Inputstream专门提供了读写文件的子类:FileInputStream和FileOutputStream类,如果程序对于文件的操作较为简单,就比如说只是顺序的读写文件,那么就可以使用字节流进行操作.并且我们都知道,所有文件的最底层数据类型都是字节,所以说,字节流的应用范围是十分广的,当然,它也有相应的缺点,只能处理简单的数据文本,一旦数据多了,其处理速度慢的弊端也就显现了出来. 子父类关系 通过超级父类Inp

node.js中的流 stream 是处理流式数据的抽象接口.node.js 提供了很多流对象,像http中的request和response,和 process.stdout 都是流的实例. 流可以是 可读的,可写的,或是可读可写的.所有流都是 events 的实例. 一.流的类型 node.js中有四种基本流类型: 1.Writable 可写流 (例:fs.createWriteStream() ) 2.Readable 可读流 (例:fs.createReadStream() ) 3.Du

头文件:#include<stdio.h> 函数原型:int fread(void *ptr,int size,int nitems,FILE *stream); 参数说明: ptr:用于接收数据的地址(指针). size:单个元素的大小,单位字节 nitems:元素个数,即有多少个size大小的数据. stream:提供数据的文件指针. 返回值:成功读取的元素个数 fread是一个函数.从一个文件流中读数据,最多读取count个项,每个项size个字节,如果调用成功返回实际读取到的项个数(小

为了说明 io流中的装饰者模式对理解io流的重要性,我想先简要介绍以下io的装饰模式. 装饰(decorator)你也可以翻译成修饰.比如:一个会精通化学数学的物理学家.在这个"物理学家"前面有两个修饰语分别是化学和数学.这两个修饰语就相当于把物理学家这个人让他又有了两项本领(功能)也就是会数学和化学.同样的装饰模式也就是不断给concrete Component增加修饰语,以扩展它自身的功能. 装饰模式简介: Decorator Pattern的四大角色:1.Component (抽

一篇热数据识别存储外文翻译,本文主要在讲思想 原文题目:  HDCat: Effectively Identifying Hot Data in    Large-scale I/O Streams with Enhanced   Temporal Locality 翻译:大规模的I/O流中有效识别热数据并增强时间局部性 外文网址:http://dsc.jnu.edu.cn/paper/2015/ICA3PPCH.pdf 本文主要讲里面的详细算法及思想 第一作者:陈嘉豪 论文简单摘要: 热数据对

读取数据 // 引入 fs 模块 const fs = require('fs'); // 创建可读流 let readStream = fs.createReadStream('index.txt'); // 保存数据 let str = '' // 读取次数 let count = ; // 处理流事件 data - 当有数据可读时触发. readStream.on('data',(chunk)=>{ str += chunk; count++; }) // end - 没有更多的数据可读时

在JDK1.7之前: 1 package com.itheima.demo06.trycatch; 2 3 import java.io.FileWriter; 4 import java.io.IOException; 5 6 /* 7 在jdk1.7之前使用try catch finally 处理流中的异常 8 格式: 9 try{ 10 可能会产出异常的代码 11 }catch(异常类变量 变量名){ 12 异常的处理逻辑 13 }finally{ 14 一定会指定的代码 15 资源释放

上次在培训班学上网课的时候就发现了这个问题,一直没有解决,昨天又碰到了,2-3小时也未能发现点端倪,今早又仔细缕了下,让我看了他的秘密 1.Servlet向流中打印内容,之后在调用finsihResponse,调用上是先发送了body,后发送Header的问题描述 public class ServletProcessor { public void process(HttpRequest request,HttpResponse response){ ... try { servlet = (

使用字节流读取中文的问题 import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; /* 使用字节流读取中文文件 1个中文 GBK:占用两个字节 UTF-8:占用3个字节 */ public class Demo01InputStream { public static void main(String[] args) throws IOException { FileInputStream fis = new FileInputSt

1 练习讲解(此处自己没跑通,以后debug) 题目见flink---实时项目---day02 kafka中的数据,见day02的文档 GeoUtils package cn._51doit.flink.day07; import ch.hsr.geohash.GeoHash; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObjec

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards

大家在使用Java IO流中OutputStream.PrintWriter --时,会经常用到它的flush()方法. 与在网络硬件中缓存一样,流还可以在软件中得到缓存,即直接在Java代码中缓存.这可以通过BufferedOutputStream或BufferedWriter 链接到底层流上来实现. 因此,在写完数据时,flush就显得尤为重要. 例如: 上图中WEB服务器通过输出流向客户端响应了一个300字节的信息,但是,这时的输出流有一个1024字节的缓冲区.所以,输出流就一直等着WEB

之前写过 <从H264码流中获取视频宽高 (SPS帧)> . 但发现很多局限性,而且有时解出来是错误的. 所以重新去研究了. 用了 官方提供的代码库来解析. 花了点时间,从代码库里单独把解析SPS的代码提取出来,写成函数. <最权威的从H264码流中,解析出最全的SPS信息. 包括宽高等> 欢迎大家下载,指导查看. 使用说明: 使用说明:1. 在使用的CPP中包含ProcessSPS.h2. 参考使用代码DataPartition *dp = AllocPartition(1);s