System.getProperty()参数大全

本文详细介绍了Java运行环境中各种系统属性的含义与作用,包括Java运行环境、虚拟机规格及实现、操作系统信息等关键配置参数。

java.vendor Java Runtime Environment vendor
java.vendor.url Java vendor URL
java.home Java installation directory
java.vm.specification.version Java Virtual Machine specification version
java.vm.specification.vendor Java Virtual Machine specification vendor
java.vm.specification.name Java Virtual Machine specification name
java.vm.version Java Virtual Machine implementation version
java.vm.vendor Java Virtual Machine implementation vendor
java.vm.name Java Virtual Machine implementation name
java.specification.version Java Runtime Environment specification version
java.specification.vendor Java Runtime Environment specification vendor
java.specification.name Java Runtime Environment specification name
java.class.version Java class format version number
java.class.path Java class path
java.library.path List of paths to search when loading libraries
java.io.tmpdir Default temp file path
java.compiler Name of JIT compiler to use
java.ext.dirs Path of extension directory or directories
os.name Operating system name
os.arch Operating system architecture
os.version Operating system version
file.separator File separator ("/" on UNIX)
path.separator Path separator (":" on UNIX)
line.separator Line separator ("\n" on UNIX)
user.name User's account name
user.home User's home directory
user.dir User's current working directory

做标记..

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
System.getProperty() 方法是 Java 中获取系统属性的重要途径之一,它为获取系统相关的信息提供了方便快捷的方式,通过合理运用该方法,能更好地了解和控制 Java 程序的运行环境,实现更灵活、更健壮的应用程序开发[^1]。 使用方法方面,System.getProperty() 方法有两种重载形式: - `String getProperty(String key)`:该方法接收一个字符串类型的参数 `key`,用于指定要获取的系统属性的名称。如果指定名称的属性存在,则返回该属性的值;如果不存在,则返回 `null`。 - `String getProperty(String key, String def)`:该方法同样接收一个字符串类型的参数 `key` 用于指定要获取的系统属性的名称,另外还接收一个默认值 `def`。如果指定名称的属性存在,则返回该属性的值;如果不存在,则返回默认值 `def`。 作用上,System.getProperty() 方法可用于获取系统的各种属性,如 Java 运行时环境版本、Java 安装目录、操作系统名称、用户的主目录等。这些信息有助于开发者根据不同的系统环境来调整程序的行为。 以下是使用 System.getProperty() 方法的示例代码: ```java public class SystemPropertyExample { public static void main(String[] args) { // 获取 Java 运行时环境版本 String javaVersion = System.getProperty("java.version"); System.out.println("Java Version: " + javaVersion); // 获取 Java 安装目录 String javaHome = System.getProperty("java.home"); System.out.println("Java Home: " + javaHome); // 获取操作系统名称 String osName = System.getProperty("os.name"); System.out.println("OS Name: " + osName); // 获取用户的主目录 String userHome = System.getProperty("user.home"); System.out.println("User Home: " + userHome); // 获取不存在的属性,返回 null String nonExistentProperty = System.getProperty("non.existent.property"); System.out.println("Non-existent Property: " + nonExistentProperty); // 获取不存在的属性,返回默认值 String nonExistentPropertyWithDefault = System.getProperty("non.existent.property", "default value"); System.out.println("Non-existent Property with Default: " + nonExistentPropertyWithDefault); } } ```
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