从Jar文件里面读取文件

本文介绍了一种从不在Classpath中的Jar文件里读取资源文件的有效方法。通过使用URL和openStream()方法,可以轻松访问这些资源,而无需将Jar文件添加到Classpath中。
我们知道,当jar放入classpath中时,可以通过getResourceAsStream来取到其包含的普通文件,比如a包下有个b.txt文件,调用类叫SomeClass,于是可以如下取到:
someClass.getClass().getResourceAsStream("/a/b.txt");  

但是有时候这个jar不是放在classpath中的,怎么取呢?这个方法不好用了,如果想用,只有把jar通过程序动态地加入classpath中,再用上面的方法做,这个方法我好像以前试过,貌似不好用,即使好用,还是有点麻烦.不如用下面的办法最简单,比如这个jar的位置是:d/lib/my.jar,同样要取出b.txt,于是你可以如下得到其输出流,从而进行内容提取.
URL  url = new URL("jar:file:/d/lib/my.jar!/a/b.txt");  
url.openStream();
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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