javax.xml + java.io xml和java对象互转工具类

本文介绍了一个实用的Java工具类,该工具类能够实现XML字符串与Java对象之间的相互转换。利用JAXB技术,该工具类支持指定编码格式、输出格式化及控制XML头部信息等功能。

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import javax.xml.bind.JAXBContext;
import javax.xml.bind.JAXBException;
import javax.xml.bind.Marshaller;
import javax.xml.bind.Unmarshaller;
import java.io.StringReader;
import java.io.StringWriter;

/**xml和java对象互转工具类
*@Description:
*/
public class JaxbObjectAndXmlUtil {

    public static <T> T xml2Object(String xmlStr,Class<T> c)
    {
        try
        {
            JAXBContext context = JAXBContext.newInstance(c);
            Unmarshaller unmarshaller = context.createUnmarshaller();

            T t = (T) unmarshaller.unmarshal(new StringReader(xmlStr));

            return t;

        } catch (JAXBException e) {  e.printStackTrace();  return null; }

    }

    /**
     * @param object 对象
     * @return 返回xmlStr
     */
    public static String object2Xml(Object object)
    {
        if(object == null)
        {
            return null;
        }
        try
        {
            StringWriter writer = new StringWriter();
            JAXBContext context = JAXBContext.newInstance(object.getClass());
            Marshaller marshal = context.createMarshaller();

            marshal.setProperty(Marshaller.JAXB_FORMATTED_OUTPUT, true); // 格式化输出
            marshal.setProperty(Marshaller.JAXB_ENCODING, "UTF-8");// 编码格式,默认为utf-8
            marshal.setProperty(Marshaller.JAXB_FRAGMENT, true);// 是否省略xml头信息
            marshal.setProperty("jaxb.encoding", "utf-8");
            marshal.marshal(object,writer);

            return new String(writer.getBuffer());

        } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null;}

    }
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解实践该项目。
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