J2EE里读取资源文件

本文介绍了一个Java配置文件读取工具类的实现方法。该工具类采用单例模式,通过加载配置文件(config.properties),实现了从配置文件中读取特定键对应的值的功能。此工具类在启动时初始化,并提供了获取配置项值的方法。

import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;

public class Configment {

private static Configment config=null;
/**
* cannot be extend
*/
private Configment(){

}
/**
* get the instance
* @return
*/
synchronized public static Configment getInstance() {
if(config==null){
return new Configment();
}else
return config;
}
/**
* get the value of key
* @param key
* @return
*/
synchronized public String getValue(String key){
Properties properties=new Properties();
String value="";
try {
// 此处路径很重要..
//不然在发布到tomcat下之后,获取路径会默认弄到 tomcat/bin
InputStream in=getClass().getResourceAsStream("/config.properties");
properties.load(in);
value=(String)properties.get(key);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return value;
}

public static void main(String[] args) {
Configment config=Configment.getInstance();
String ip=config.getValue("udpIp");
System.out.println(ip);

}

}


【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,突出了改进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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