处理国际化资源

package cn.com.wlz.test;

import java.util.Enumeration;
import java.util.Locale;
import java.util.Properties;
import java.util.ResourceBundle;

/**
 * title:处理国际化资源
 * @author Administrator
 * @class Locale :Locale 对象表示了特定的地理、政治和文化地区。
 * 需要 Locale 来执行其任务的操作称为语言环境敏感的 操作,它使用 Locale 为用户量身定制信息。
 * 例如,显示一个数值就是语言环境敏感的操作,应该根据用户的国家、地区或文化的风俗/传统来格式化该数值。 
 */

public class TestI18N {

	public static void main(String [] args){
		
		//本地化资源文件处理
		Locale locale = new Locale("zh","CN");//根据语言和国家/地区构造一个语言环境
		
		//加载资源文件
		ResourceBundle resource = ResourceBundle.getBundle("com/yourcompany/struts/ApplicationResources",locale);
		
		System.out.println(resource.getString("user_name"));
		
		//迭代所以集合的属性
		String msg = null;
		Properties pro = new Properties();
		Enumeration<String> en =    resource.getKeys();
		 
		for(;en.hasMoreElements();pro.getProperty(msg, resource.getString(msg))){
			msg = en.nextElement();
			System.out.println(resource.getString(msg));
			
		}
		
		
	}
}

 

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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