首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

检测流是否使用Java压缩的最佳方法

检测流是否使用Java压缩的最佳方法是通过分析流的内容并检查其是否包含Java压缩格式的特征。Java压缩格式通常以特定的字节序列开头,例如,GZIP压缩格式以十六进制值1F 8B开头,而ZIP压缩格式以十六进制值50 4B 03 04开头。因此,可以通过读取流的前几个字节并检查其是否与这些特定的字节序列匹配来确定流是否使用Java压缩。

以下是一个简单的示例代码,用于检测流是否使用Java压缩:

代码语言:java
复制
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

public class StreamCompressionDetector {
    public static boolean isGzipCompressed(InputStream inputStream) throws IOException {
        int byte1 = inputStream.read() & 0xFF;
        int byte2 = inputStream.read() & 0xFF;
        return (byte1 == 0x1F && byte2 == 0x8B);
    }

    public static boolean isZipCompressed(InputStream inputStream) throws IOException {
        int byte1 = inputStream.read() & 0xFF;
        int byte2 = inputStream.read() & 0xFF;
        int byte3 = inputStream.read() & 0xFF;
        int byte4 = inputStream.read() & 0xFF;
        return (byte1 == 0x50 && byte2 == 0x4B && byte3 == 0x03 && byte4 == 0x04);
    }
}

在上面的代码中,isGzipCompressed方法检测流是否使用GZIP压缩,而isZipCompressed方法检测流是否使用ZIP压缩。这些方法都将读取流的前几个字节并检查其是否与特定的字节序列匹配。如果匹配,则返回true,否则返回false

需要注意的是,这种方法只能检测流是否使用Java压缩,而不能确定压缩的具体格式。例如,流可能同时使用GZIP和ZIP压缩。因此,在处理流时,应该根据实际情况选择合适的压缩格式进行解压缩。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code

非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先,它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M,抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此,没有目标在这一过程中消除。Soft-NMS获得一致的改善coco-stylemAP指标,在标准数据集PASCAL VOC 2007 (RFCN 和Faster-RCNN上为) MS-COCO (R-FCN上1.3% 和Faster-RCNN上为 .1%) 没有过改变任何额外的hyper-parameters。NMS算法使用Deformable R-FCN,Sost-NMS在单一模型下将目标检测的最新水平从39.8%提高到40.9%。此外,Soft-NMS和传统的NMS计算复杂度很接近,因此能够有效实现。由于Soft-NMS不需要任何额外的训练,而且易于实现,因此可以轻松地集成到任何目标检流程中。

02

AI换脸无法识别?这里有个方法

现在,操纵视觉内容已经很普遍,也是数字社会中最重要的话题之一。比如,DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸,进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。首先,人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域,而它正是这些编辑方法的基础。其次,人脸在人类沟通中起核心作用,因为人脸可以强调某个信息,甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵(facial manipulation)方法分为两类:面部表情操纵和面部身份操纵(见图 2)。最著名的面部表情操纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件,将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究(如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45])能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。

04

【SDL实践指南】安全培训介绍

安全并不仅仅是安全团队的本职工作,也是企业的每个研发人员、产品经理、项目经理、企业高管额外的工作,每个企业员工都应该要了解安全基础知识并知道如何在软件和服务中构建安全以使产品更加安全,并在满足业务需求的同时并提供安全价值。 在企业SDL安全建设的第一步就是安全培训,这为企业构建安全体系制定了一个很好的基调,企业可以结合自身特点来制定安全培训计划和安全培训方式,就目前而言很多大公司的安全培训内容都要求必须要贯穿整个SDL流程,但安全培训的目的并非是要确保每个人都成为安全专家,也不是力求要成为熟练的渗透测试人员,但是需要确保每个人都了解攻击者的视角,攻击者的目标和可能利用的技巧,这将有助于提高企业团队安全意识水平

05

A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation

随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据,网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而,在大多数分类和目标检测应用中,图像数据是这样的,感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中,在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理,以便在现代目标检测网络中使用,包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外,在停车场和繁忙的道路等区域,车辆等物体往往位于较近的位置,这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索,只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战,将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级,在低分辨率图像上训练网络,并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多,但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索,SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤,具有良好的应用前景,但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数,因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是,NN仍然是最基本的向上缩放方法之一,它通过取相邻像素并假设其值来执行插值,从而创建分段阶跃函数逼近,且计算成本很小。

03

web安全防御之RASP技术

1.一个Web应用开发到上线的过程大致须要经过如下步骤:需求分析、架构设计、系统设计、功能设计、编码实现、测试评估、上线部署、业务运营等关键步骤,其中功能设计、编码测试、发布部署、系统运营这几个环节中都会存在安全风险,但是针对各环节出现的安全风险目前还没有一个比较全面的防御产品。目前主流的Web应用安全防护产品方案较多的是 WAF(Web Application Firewall)和RASP(Runtime Application Self-Protection),WAF是门卫模型,通常部署在Web应用系统的外部边界,所有正常或恶意流量都需要通过特征规则和模式识别,通过特定的规则和模式识别出恶意请求,并且把它们拒之门外,拒绝向高风险的Web请求提供服务。

03
领券