DataBufferWindow
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
DataBuffer
의 일부를 보기 위한 변경 가능한 컨테이너입니다.
데이터 버퍼 창은 고정된 크기를 가지며 버퍼를 따라 "slide"
하여 offset(long)
처럼 새 버퍼 인스턴스를 할당하지 않고도 데이터의 다양한 보기를 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 이 작업을 자주 반복할 때 전반적인 성능이 향상됩니다. 예를 들어:
IntDataBuffer bufferA = DataBuffers.ofInts(1024);
// ... init buffer data
IntDataBuffer bufferB = DataBuffers.ofInts(1, 2, 3, 4);
// Return the index of the first occurrence of bufferB in bufferA using a sliding window
DataBufferWindow<IntDataBuffer> windowA = bufferA.window(4);
for (int i = 0; i < bufferA.size() - bufferB.size(); ++i) {
if (windowA.slideTo(i).buffer().equals(bufferB)) {
return i;
}
}
DataBufferWindow
인스턴스는 상태 저장형이며 스레드로부터 안전하지 않습니다.
공개 방법
공개 추상 B 버퍼 ()
이 창을 뒷받침하는 버퍼를 반환합니다.
각 창 인스턴스에는 원본 DataBuffer
에 대한 보기를 제공하는 자체 버퍼가 있습니다. 창이 다른 오프셋으로 슬라이드되면 버퍼가 변경됩니다. 예를 들어:
IntDataBuffer buffer = DataBuffers.of(0, 1, 2, 3);
DataBufferWindow<IntDataBuffer> window = buffer.window(0, 2);
IntDataBuffer windowBuffer = window.buffer();
assertEquals(0, windowBuffer.getInt(0));
assertEquals(1, windowBuffer.getInt(1));
window.slideTo(2);
assertEquals(2, windowBuffer.getInt(0));
assertEquals(3, windowBuffer.getInt(1));
assertSame(windowBuffer, window.buffer());
공개 추상 긴 오프셋 ()
원래 버퍼에서 이 창의 현재 오프셋을 반환합니다.
원래 버퍼에 있는 step
요소의 창을 이동합니다.
창의 크기는 동일하게 유지되며 해당 오프셋은 offset() + step
으로 설정됩니다. step
가 양수이면 창이 앞으로 미끄러집니다. 음수이면 뒤로 미끄러집니다.
던지기
IndexOutOfBoundsException | 원래 버퍼 제한을 초과하여 창이 미끄러질 수 없는 경우 |
---|
원래 버퍼의 지정된 위치로 창을 이동합니다.
창의 크기는 동일하게 유지되고 해당 오프셋은 index
로 설정되므로 인덱스 x
에서 buffer()
값에 액세스하면 원래 버퍼의 index + x
에 있는 값이 반환됩니다.
던지기
IndexOutOfBoundsException | 원래 버퍼 제한을 초과하여 창이 미끄러질 수 없는 경우 |
---|
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[],[],null,["# DataBufferWindow\n\npublic interface **DataBufferWindow** \n\n|---|---|---|\n| Known Indirect Subclasses [AbstractDataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/buffer/AbstractDataBufferWindow)\\\u003cB extends [DataBuffer](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBuffer)\\\u003c?\\\u003e\\\u003e |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---| | [AbstractDataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/impl/buffer/AbstractDataBufferWindow)\\\u003cB extends [DataBuffer](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBuffer)\\\u003c?\\\u003e\\\u003e | | |||\n\nA mutable container for viewing part of a [DataBuffer](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBuffer).\n\nData buffer windows have a fixed size and can [\"slide\"](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow#slide(long))\nalong a buffer to provide different views of the data without allocating a new buffer instance,\nlike [offset(long)](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBuffer#offset(long)) does. This improves overall performance when this operation\nis repeated frequently. For example:\n\n IntDataBuffer bufferA = DataBuffers.ofInts(1024);\n // ... init buffer data\n IntDataBuffer bufferB = DataBuffers.ofInts(1, 2, 3, 4);\n\n // Return the index of the first occurrence of bufferB in bufferA using a sliding window\n DataBufferWindow\u003cIntDataBuffer\u003e windowA = bufferA.window(4);\n for (int i = 0; i \u003c bufferA.size() - bufferB.size(); ++i) {\n if (windowA.slideTo(i).buffer().equals(bufferB)) {\n return i;\n \n }\n }\n\n`DataBufferWindow` instances are stateful and not thread-safe.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Public Methods\n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract B | [buffer](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow#buffer())() Returns the buffer backing this window. |\n| abstract long | [offset](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow#offset())() Returns the current offset of this window in the original buffer. |\n| abstract long | [size](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow#size())() Returns the size of this buffer window. |\n| abstract [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow)\\\u003cB\\\u003e | [slide](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow#slide(long))(long step) Moves the window of `step` elements in the original buffer. |\n| abstract [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow)\\\u003cB\\\u003e | [slideTo](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow#slideTo(long))(long index) Moves the window at the given position in the original buffer. |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public abstract B\n**buffer**\n()\n\nReturns the buffer backing this window.\n\nEach window instance has it's own buffer providing a view onto the original\n[DataBuffer](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBuffer). The buffers are mutated when the window slides to different offsets.\nFor example:\n\n IntDataBuffer buffer = DataBuffers.of(0, 1, 2, 3);\n DataBufferWindow\u003cIntDataBuffer\u003e window = buffer.window(0, 2);\n\n IntDataBuffer windowBuffer = window.buffer();\n assertEquals(0, windowBuffer.getInt(0));\n assertEquals(1, windowBuffer.getInt(1));\n\n window.slideTo(2);\n assertEquals(2, windowBuffer.getInt(0));\n assertEquals(3, windowBuffer.getInt(1));\n assertSame(windowBuffer, window.buffer());\n \n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Returns\n\n- this window's buffer \n\n#### public abstract long\n**offset**\n()\n\nReturns the current offset of this window in the original buffer. \n\n#### public abstract long\n**size**\n()\n\nReturns the size of this buffer window. \n\n#### public abstract [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow)\\\u003cB\\\u003e\n**slide**\n(long step)\n\nMoves the window of `step` elements in the original buffer.\n\nThe size of the window remains the same and its offset is set to `offset() + step`.\nIf `step` is positive, then the window will slide forward. If it is negative, it will\nslide backward.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| step | value to add to the current offset of this window |\n|------|---------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- this instance \n\n##### Throws\n\n| IndexOutOfBoundsException | if the window cannot be slid because it goes beyond the original buffer limits |\n|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public abstract [DataBufferWindow](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow)\\\u003cB\\\u003e\n**slideTo**\n(long index)\n\nMoves the window at the given position in the original buffer.\n\nThe size of the window remains the same and its offset is set to `index`, so that\naccessing the value of [buffer()](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/buffer/DataBufferWindow#buffer()) at index `x` will return the value at\n`index + x` in the original buffer.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| index | new offset for this window |\n|-------|----------------------------|\n\n##### Returns\n\n- this instance \n\n##### Throws\n\n| IndexOutOfBoundsException | if the window cannot be slid because it goes beyond the original buffer limits |\n|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------------|"]]