包装类的学习

本文介绍了使用Java进行数据传输的方法,包括利用DataOutputStream和DataInputStream处理基本数据类型的传输,以及通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream实现对象的序列化与反序列化。

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1)  用包装类进行数据传输

package IO;

import java.io.*;

public class DataStreamTest {

 

 

    public static void main(String[] args) throws Exception{

       FileOutputStream fos=new FileOutputStream("count.txt");//定义一个文件写入流

       BufferedOutputStream bos=new BufferedOutputStream(fos);//用缓冲类包装文件写入流

       DataOutputStream dos=new DataOutputStream(bos);//用包装类包装缓冲类

       dos.writeUTF("ab中国");//utf格式向文件中写入信息

       dos.writeBytes("ab中国");

       dos.writeChars("ab中国");

       dos.close();//关闭文件输入流

      

       FileInputStream fis=new FileInputStream("count.txt");//定义一个文件输出流

       BufferedInputStream bis=new BufferedInputStream(fis);

       DataInputStream dis=new DataInputStream(bis);

       System.out.println(dis.readUTF());//utf格式读取数据流

       byte []buf=new byte[1024];

       int len=dis.read(buf);

       System.out.println(new String(buf,0,len));

       dis.close();

    }

 

}

2ObjectOutputStreamObjectInputStream包装类的学习

package IO;

import java.io.*;

 

public class Serialization {

 

    public static void main(String[] args) throws Exception {

       Student stu1=new Student(19,"张三",25,"化学");//定义对象

       Student stu2=new Student(20,"李四",23,"物理");

       FileOutputStream fos=new FileOutputStream("student.txt");//定义输出流

       ObjectOutputStream os=new ObjectOutputStream(fos);//包装输出流,为对象的输出

       os.writeObject(stu1);//写入对象

       os.writeObject(stu2);

       os.close();//关闭输出流

      

       FileInputStream fis=new FileInputStream("student.txt");//定义输入流,读取文件

       ObjectInputStream is=new ObjectInputStream(fis);//定义输入类型为对象输入

       stu1=(Student)is.readObject();//用对象接收数据

       stu2=(Student)is.readObject();

       is.close();

       System.out.println("id:"+stu1.id);//打印对象信息

       System.out.println("name:"+stu1.name);

       System.out.println("age:"+stu1.age);

       System.out.println("department:"+stu1.department+"/n");

      

       System.out.println("id:"+stu2.id);

       System.out.println("name:"+stu2.name);

       System.out.println("age:"+stu2.age);

       System.out.println("department:"+stu2.department);

 

    }

 

}

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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