C#读写txt文件

本文介绍了使用C#进行文件的基本读写操作,包括使用StreamReader逐行读取文件内容、利用FileStream结合字节数组的方式写入数据以及利用FileStream与StreamWriter组合实现文件写入的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

(1).使用StreamReader读取文件,然后一行一行的输出。

    public void Read(string path)
        {
            StreamReader sr = new StreamReader(path,Encoding.Default);
            String line;
            while ((line = sr.ReadLine()) != null) 
            {
                Console.WriteLine(line.ToString());
            }
        }

(2).使用FileStream类创建文件,然后将数据写入到文件里。

        public void Write()
        {
            FileStream fs = new FileStream("E:\\ak.txt", FileMode.Create);
            //获得字节数组
            byte[] data = System.Text.Encoding.Default.GetBytes("Hello World!"); 
            //开始写入
            fs.Write(data, 0, data.Length);
            //清空缓冲区、关闭流
            fs.Flush();
            fs.Close();
        }

(3).使用FileStream类创建文件,使用StreamWriter类,将数据写入到文件。

        public void Write(string path)
        {
            FileStream fs = new FileStream(path, FileMode.Create);
            StreamWriter sw = new StreamWriter(fs);
            //开始写入
            sw.Write("Hello World!!!!");
            //清空缓冲区
            sw.Flush();
            //关闭流
            sw.Close();
            fs.Close();
        }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zxiong/p/4105871.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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