Java读取.properties文件

本文介绍了解决Java程序读取Property文件时出现中文乱码的问题。通过将Property文件转换为Unicode编码,确保中文字符能被正确读取。
Property文件中,使用的编码方式根据机器本身的设置可能是GBK或者UTF-8。而在Java程序中读取Property文件的时候使用的是Unicode编码方式,这种编码方式不同会导致中文乱码。因此需要将Property文件中的中文字符转化成Unicode编码方式才能正常显示中文。

那么使用如下命令
JAVA_HOME\bin\native2ascii -encoding GBK D:\src\resources.properties D:\classes\resources.properties

就能将含有中文字符的属性文件转化成单一Unicode编码方式的属性文件。中文乱码自然会被解决。

public class DBManager {
private static DBManager manager = new DBManager();

private static final String CONFIG = "/dbconfig.properties";

private static Properties props = new Properties();

private Connection con = null;

static {
try {
props = manager.loadConfig();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}

private DBManager() {

}

public static DBManager getInstance() {
return manager;
}

private Properties loadConfig() throws Exception{
try {
InputStream is = getClass().getResourceAsStream(CONFIG);
props.load(is);
is.close();
} catch (Exception e) {
throw new Exception("获取不到资源:" + e.getMessage());
}
return props;
}
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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