java基础 IO流

Jetson Orin NX 单目标跟踪算法实战 本文对比了NanoTrack和MixFormerV2两种目标跟踪算法在Jetson Orin NX边缘设备上的实际表现。通过天空小目标跟踪场景测试发现,NanoTrack虽然表征能力较弱,但具有目标身份一致性强、失败模式可控、计算负担小等优势,更适合作为边缘端默认算法。MixFormerV2则适用于高速运动等特定场景。实验数据显示NanoTrack在Orin NX上可达200FPS,远高于MixFormerV2的38-120FPS。建议先采用NanoTrack构建稳定系统,后续再评估复杂算法的适用性。 阅读详情
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;


public class five {
public static void main(String[] args) throws IOException {
FileInputStream fis = new FileInputStream("D:\\HelloWord.java");
FileReader fis1 = new FileReader("D:\\HelloWord.java");
// FileWriter sed = new FileWriter("D:\\HelloWord.java");
BufferedReader br = new BufferedReader(fis1);

FileReader fis2 = new FileReader("D:\\HelloWord.java");
// System.out.println(br.read());
// System.out.println(fis.read());
String s = br.readLine();
System.out.println(s);
int i;
try {
while ((i = fis.read()) != -1) {
System.out.print((char) i);
}
//fis.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
try {
int b;
while ((b = fis2.read()) != -1) {
System.out.print((char) b);
}
//fis1.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

}



import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;


public class six {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// File a = new File("D:\\HelloWord1.java");
// a.createNewFile();
// File b = new File("D:\\HelloWord2.java");
// b.createNewFile();
// File c = new File("D:\\HelloWord3.java");
// c.createNewFile();
FileOutputStream file = new FileOutputStream("D:\\HelloWord1.java");
//FileWriter file1 = new FileWriter("D:\\HelloWord2.java");
BufferedWriter file2 = new BufferedWriter(new FileWriter("D:\\HelloWord2.java"));
FileWriter file3 = new FileWriter("D:\\HelloWord3.java");
try {
// byte d[] = {'A','B','C','D','E','F','G'};
// file.write(d);
file.write("ABCDEFG OutputStream".getBytes());
file.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
// try {
// file1.write("A,B,C,D,E,F,G FileWriter");
// //file1.close();
// } catch (Exception e) {
// e.printStackTrace();
// }
try {
file2.write("BufferedWriter");
// file2.flush();
//file1.close();
file2.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
try {
file3.write("FileWriter");
file3.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}



小结:

1.File 建立文件管理

2.FileInputStream FileOutputStream 字节的输入输出 

3.FileReader FileWriter 字符的输入输出

4.BufferedReader BufferedWriter利用字符流输入输出

YOLOv11改进 - C3k2融合 | C3k2融合CBSA 收缩 - 广播自注意力:轻量级设计实现高效特征压缩,优化处理效率 | NeurIPS 2025 本文介绍收缩 - 广播自注意力(CBSA)((Contract-and-Broadcast Self-Attention))机制,并将其集成到YOLOv11中。传统注意力机制存在黑盒难理解、计算复杂度高的问题,CBSA通过算法展开推导出本质上可解释且高效的注意力机制。它先从输入数据中选出少量代表性tokens,接着对代表进行收缩计算,再将结果广播给所有原始数据。该机制计算量线性增长,具有明确数学解释,还能统一多种注意力机制。我们将CBSA代码集成到YOLOv11的C3k2模块中。实验证明,改进后的YOLOv 阅读详情

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