实例

/*
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 */
package testproperties;

import java.io.*;
import java.util.Properties;

/**
 *
 * @author 91152
 */
public class TestProperties {

    public static void WriteProperties(String filePath, String pKey, String pValue) throws IOException {
         Properties pps = new Properties();
         
        InputStream in = new FileInputStream(filePath);
         //从输入流中读取属性列表(键和元素对) 
         pps.load(in);
         //调用 Hashtable 的方法 put。使用 getProperty 方法提供并行性。  
         //强制要求为属性的键和值使用字符串。返回值是 Hashtable 调用 put 的结果。
         FileWriter out = new FileWriter(filePath);
         pps.setProperty(pKey, pValue);
         pps.setProperty("什么", "问题");
        //以适合使用 load 方法加载到 Properties 表中的格式,  
        //将此 Properties 表中的属性列表(键和元素对)写入输出流  
         pps.store(out, "Update " + pKey + " name");
     }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //TestProperties tp = new TestProperties();
        WriteProperties("test.ini","test99","ok2");
    }
    
}

 

内容概要:本文详细介绍了OCR(光学字符识别)技术,从定义出发,阐述了它是如何让计算机“看懂”图片里的文字,通过扫描仪等设备读取文本图像并转换成计算机可编辑的文本。文中列举了OCR在办公、图书馆、交通、金融等领域的广泛应用实例,如快速处理纸质文件、车牌识别、银行支票处理等。接着回顾了OCR的发展历程,从20世纪初的萌芽到如今基于深度学习的智能化时代,期间经历了从简单字符识别到复杂场景下的高精度识别的演变。技术层面,深入解析了OCR的关键技术环节,包括图像预处理、文本检测、文本识别和后处理,每个环节都采用了先进的算法和技术手段以确保识别的准确性。最后探讨了OCR在未来可能面临的挑战,如复杂场景下的识别准确率、特殊字体和语言的支持以及数据安全问题,并展望了其与人工智能融合后的广阔前景。 适合人群:对OCR技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望了解该技术在各行业应用的专业人士。 使用场景及目标:①帮助用户理解OCR技术的基本原理和发展历程;②展示OCR在多个行业中的具体应用场景,如办公自动化、金融票据处理、医疗病历管理等;③探讨OCR技术面临的挑战及未来发展方向,为相关从业者提供参考。 其他说明:本文不仅涵盖了OCR技术的基础知识,还深入探讨了其背后的技术细节和发展趋势,对于想要深入了解OCR技术及其应用的人来说是非常有价值的参考资料。
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