使用Commons Configuration

本文介绍了使用Configuration读取属性文件的便捷方式,并分享了一个简单的示例。然而,该工具类引入大量Commons库所带来的依赖问题也令人头疼,文章详细记录了缺失不同Commons组件时的具体错误。

这个Configuration实在是太方便了。但是它引那么多Commons的包,又的确让我感觉很无奈。。。

 

方便的地方大家看:

 

我自己随便写一个Proj.Porperties文件:

 

 

注意:在netbeans中,如果你直接在Project上右键,新建Properties文件,在运行时,程序是找不到它的,因为,你的properties文件是在src目录下,而不是build目录下,所以你需要自己把它复制到build目录下面。 我不知道eclipse下面是什么情况

然后看我们的Configuration有多么方便

 

 

太方便了!!!

 

但是。。。。这么方便也是让你在另一个地方不方便的。

 

我之前,直接把configuration下下来之后,一直配置正常。但是就是编译不过去,说缺少一个nestableException

然后。。我看了看,它是commons.lang里面的一个。。。

 

后来又说缺一个什么来着。。。于是我又装上commons.collections

后来!!!又说缺一个什么!!! 于是我又装上commons.logging

 

。。。。

希望如果有人说configuration用不了。。请他看到我写的这个。

 

我又试了一下:没有lang的效果是:

java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/lang/exception/NestableException

没有collections的效果是:

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/collections/Predicate

没有logging的效果是:


Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/logging/Log

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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