用于读写Properties属性配置文件的通用类

本文介绍了一个Java类RWProperties,用于实现属性文件的读写操作,包括读取、修改及删除属性。

 

package com.connect;

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

public class RWProperties {
	private Properties properties;
	
	/**
	 * 配置文件的完整路径
	 */
	private String filePath;
	
	/**
	 * 初始化RWProperties
	 * 
	 * @param propertyFilePath
	 * 属性配置文件的完整路径,如:"com/config/jdbc.properties"
	 * 
	 * @return RWProperties的实例
	 */
	public RWProperties(String propertyFilePath){
		filePath=propertyFilePath;
		properties=getProperties(propertyFilePath);
	}
	
	/**
	 * 获得Key值所对应的Value值
	 * 
	 * @param key  属性配置文件的Key值
	 * @return Key值所对应的Value值
	 */
	public String getValue(String key){
		String value="";
		if(properties.containsKey(key)){
			value=properties.getProperty(key);
			return value;
		}else{
			return value;
		}
	}
	
	/**
	 * 修改属性配置文件
	 * 
	 * @param key
	 * @param value
	 * @param filePath 
	 * 属性配置文件的完整路径
	 * @return 修改成功返回true,失败则返回false
	 */
	public boolean setProperty(String key, String value){
		FileOutputStream out=this.getFileOutputStream(filePath);
		
		properties.setProperty(key, value);
		boolean flag=false;
		try{
			properties.store(out, null);
			flag=true;
		}catch(IOException ex){
			ex.printStackTrace();
		}finally{
			if(out!=null){
				try{
					out.flush();
					out.close();
				}catch(IOException ex){
					ex.printStackTrace();
					clear();
				}finally{
					out=null;
				}
			}
		}
		return flag;
	}
	
	/**
	 * 移除属性配置文件中的某个属性(key-value)
	 * 
	 * @param key
	 * @return 成功返回true,失败返回false
	 */
	public boolean removeProperty(String key){
		FileOutputStream out=this.getFileOutputStream(filePath);
		
		properties.remove(key);
		boolean flag=false;
		try{
			properties.store(out, null);
			flag=true;
		}catch(IOException ex){
			ex.printStackTrace();
		}finally{
			if(out!=null){
				try{
					out.flush();
					out.close();
				}catch(IOException ex){
					ex.printStackTrace();
					clear();
				}finally{
					out=null;
				}
			}
		}
		return flag;
	}
	
	/**
	 * 释放资源
	 */
	public void clear(){
		if(properties!=null){
			properties.clear();
		}
	}
	
	/**
	 * 返回加载了配置文件的Properties对象
	 * 
	 * @param propertyFilePath
	 * 属性配置文件的完整路径,如:"com/config/jdbc.properties"
	 * 
	 * @return java.util.Properties
	 */
	private Properties getProperties(String propertyFilePath){
		Properties properties=new Properties();
		InputStream in=null;
		try{
			in=RWProperties.class.getClassLoader().getResourceAsStream(propertyFilePath);
			properties.load(in);
		}catch(NullPointerException ex){
			System.out.println("读取属性文件-->失败!- 原因:文件路径错误或文件不存在");
			ex.printStackTrace();
			clear();
		}catch(IOException ex){
			System.out.println("装载文件-->失败!");
			ex.printStackTrace();
			clear();
		}finally{
			if(in!=null){
				try{
					in.close();
				}catch(IOException ex){
					ex.printStackTrace();
				}finally{
					in=null;
				}
			}
		}
		
		return properties;
	}
	
	/**
	 * 返回已经加载了配置文件的文件输出流
	 * 
	 * @param propertyFilePath
	 * 属性配置文件的完整路径
	 * @return java.io.FileOutputStream out
	 */
	private FileOutputStream getFileOutputStream(String propertyFilePath){
		FileOutputStream out=null;
		String filePath=null;
		
		filePath=RWProperties.class.getClassLoader().getResource(propertyFilePath).getFile();
		//如果URL中含有"/"字符,将会被去掉
		filePath=filePath.replace("/", "");
		//如果URL中含有空格,则会被"%20"替换,所以要将它替换回来
		filePath=filePath.replace("%20", " ");
		
		try{
			out=new FileOutputStream(filePath);
		}catch(FileNotFoundException ex){
			System.out.println("获取文件输出流-->失败!");
			ex.printStackTrace();
			clear();
		}
		
		return out;
	}

}


 

 

 

本文摘自:http://vipbooks.iteye.com/blog/607196

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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