⑤DataArrayIO

package io;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.DataOutputStream;

public class DataArrayIO {
	public static void main(String[] args) {
		try {
			//内存的读写(数组储存形式)
			ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
			DataOutputStream dos = new DataOutputStream(baos);
			
			dos.writeBoolean(true);
			dos.writeDouble(999);
			//读取数组
			ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
			DataInputStream dis = new DataInputStream(bis);
			System.out.println(dis.readBoolean());
			System.out.println(dis.readDouble());
			
			
		} catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
		}
	}
}
//utf网络应用
(SCI三维路径规划对比)25年最新种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕2025年最新的种智能优化算法在无人机三维路径巡检规划中的应用展开研究,重点对比了灰雁优化算法、真菌优化算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等新型智能算法的性能表现。通过Matlab代码实现,构建了适用于复杂三维空间环境的无人机路径规划模型,旨在提升巡检效率、规避障碍物并优化飞行能耗。文档还提供了完整的算法实现资源下载链接,涵盖路径规划、多目标优化与智能算法仿真等内容,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或相关领域科研工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①对比分析种新型智能算法在三维路径规划中的收敛速度、稳定性与寻优能力;②实现无人机在复杂地形下的安全、高效巡检路径规划;③为智能算法在实际工程优化问题中的应用提供代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注算法参数设置、适应度函数设计及路径可视化结果,通过对比不同算法的路径长度、平滑度与计算耗时,深入理解各算法的特性与适用边界。
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