【转载】利用Java XStream序列化为XML及将XML反序化为对象示例代码

本文介绍了XStream工具的使用方法,包括对象序列化为XML和XML反序列化对象的功能,通过示例展示了其运行效果。XStream工具简单易用,速度快,占用内存小,适用于对象持久化。

XStream是一个很容易上手的工具,也在日常开发中极为常用.其特点如下:

一、可以将对象序列化为XML,也可以将XML反序列化对象;

二、不需要任何配制,速度快,占用内存小,生成的XML可以写到文件,做持久化;

用到的JAR包括:xstream-1.3.jar、xpp3_min-1.1.4c.jar


 

/**
 *
 */
package test;

import com.thoughtworks.xstream.XStream;

/*******************************************************

 * 功能: XStream工具的运用

 * 作者: ***

 * 日期: Oct 16, 2012 8:05:35 PM
 *******************************************************/
public class XStreamTest {

 XStream xstream =null;
 
 Student bean =null;
 
 /**
  * @param args
  */
 public static void main(String[] args) {
  XStreamTest test = new XStreamTest();
  test.init();
  test.bean2XML();
  test.xml2Bean();
 }

 public void init() {
  xstream = new XStream();
  bean = getStudent();
 }

 /**
  * 将学生bean对象转换成XML串
  */
 public void bean2XML(){
  if(xstream == null){
   xstream =new XStream();
  }else{
   xstream.alias("Student", test.Student.class);
   System.out.println(xstream.toXML(bean));
  }
 }
 
 /**
  * 将XML串转换成Bean对象
  */
 public void xml2Bean(){
  String xml ="<Student>"+
     "<id>20121016</id>"+
     "<uname>张三</uname>"+
     "<unameId>zhangsan</unameId>"+
     "<tel>13910000000</tel>"+
     "<email>zhangsan@163.com</email>"+
     "</Student>";
  if(xstream == null){
   xstream =new XStream();
  }else{
   Object obj =xstream.fromXML(xml);
   if(obj != null){
    Student bean =(Student)obj;
    toString(bean);
   }else
    System.out.println("obj is null");
  }
 }
 
 private void toString(Student bean2) {
  System.out.println("学号:" + bean2.getId() + ",姓名:" + bean2.getUname()
    + ",姓名ID:" + bean2.getUnameId() + ",邮箱:" + bean2.getEmail()
    + ",手号:" + bean2.getTel());
 }

 /**
  * 构造一个学生Bean对象
  * @return Stuent对象
  */
 private Student getStudent() {
  Student student = new Student();
  student.setId("20121016");
  student.setUname("张三");
  student.setUnameId("zhangsan");
  student.setEmail("zhangsan@163.com");
  student.setTel("13910000000");
  return student;
 }
}

class Student{
 
 /**
  * 学号
  */
 private String id ="";
 
 /**
  * 姓名 专指中文名
  */
 private String uname ="";
 
 /**
  * 姓名ID
  */
 private String unameId ="";
 
 /**
  * 电话
  */
 private String tel ="";
 
 /**
  * 邮箱
  */
 private String email ="";

 public String getId() {
  return id;
 }

 public void setId(String id) {
  this.id = id;
 }

 public String getUname() {
  return uname;
 }

 public void setUname(String uname) {
  this.uname = uname;
 }

 public String getUnameId() {
  return unameId;
 }

 public void setUnameId(String unameId) {
  this.unameId = unameId;
 }

 public String getTel() {
  return tel;
 }

 public void setTel(String tel) {
  this.tel = tel;
 }

 public String getEmail() {
  return email;
 }

 public void setEmail(String email) {
  this.email = email;
 }
}

三、运行效果:

 

 

<Student>
  <id>20121016</id>
  <uname>张三</uname>
  <unameId>zhangsan</unameId>
  <tel>13910000000</tel>
  <email>zhangsan@163.com</email>
</Student>
学号:20121016,姓名:张三,姓名ID:zhangsan,邮箱:zhangsan@163.com,手号:13910000000


 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优算法是一种基于群体智能理念的优技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优算法在参与神经网络优时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样场景中的泛能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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