Read .properties file

本文介绍了一个简单的Java程序,用于从.properties文件中读取配置信息,并使用Hashtable存储键值对。程序首先加载指定的文件,然后遍历所有条目并将其存储在内存中以便后续检索。

package mytools.readfile;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.util.Enumeration;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Properties;

/**
 * This class is used to read .properties file.
 *
 * @author WangJunyu
 */
public class ReadProperty {

    private String file = "";
    private Hashtable config = new Hashtable();
   
    public ReadProperty(String file) {
       
        this.file = file;
    }
   
    private void readConfig() {
       
        Properties prop = new Properties();
        String key = "";
        String value = "";
       
        try {
           
            prop.load(new FileInputStream(file));
        }
        catch (FileNotFoundException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
       
        Enumeration emu = prop.keys();
       
        while (emu.hasMoreElements()) {
           
            key = (String) emu.nextElement();
            value = prop.getProperty(key);
            config.put(key, value);
        }
    }
   
    public String get(String key) {
       
        String value = (String) config.get(key);
       
        if (("".equals(value)) || (value == null)) {
           
            System.out.println("No config!");
        }
       
        return value;
    }
   
    public static void main(String[] args) {
       
        ReadProperty read = new ReadProperty("test.properties");
        read.readConfig();
        System.out.println(read.get("key1"));
    }
}

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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