打印流

本文详细介绍了Java中的打印流PrintStream和PrintWriter,包括它们的特点、构造方法及常用方法。通过实例演示了如何使用PrintWriter向文本文件中写入不同类型的数据。

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字节流打印流 PrintStream
字符打印流 PrintWriter

打印流的特点:
A:只有写数据的,没有读取数据。只能操作目的地,不能操作数据源。
B:可以操作任意类型的数据。
C:如果启动了自动刷新,能够自动刷新。
D:该流可以直接操作文本文件。

PrintWriter
构造方法:

PrintWriter(OutputStream out, boolean autoFlush) 通过现有的 OutputStream 创建新的 PrintWriter。
PrintWriter(String fileName) 创建具有指定文件名称且不带自动行刷新的新 PrintWriter。
PrintWriter(String fileName, String csn) 创建具有指定文件名称和字符集且不带自动行刷新的新 PrintWriter。
PrintWriter(Writer out) 创建不带自动行刷新的新 PrintWriter。
PrintWriter(Writer out, boolean autoFlush) 创建新 PrintWriter。

常用方法:

void print(Object obj) 打印对象。
void print(基本类型 obj) 打印基本类型的数据。
void println(Object x) 打印 Object,然后终止该行。
void println(基本类型 x) 打印 基本类型,然后终止该行。
void write(char[] buf) 写入字符数组。
void write(char[] buf, int off, int len) 写入字符数组的某一部分。
void write(int c) 写入单个字符。
void write(String s) 写入字符串。
void write(String s, int off, int len) 写入字符串的某一部分。

PrintStream

构造方法:
PrintStream(File file) 创建具有指定文件且不带自动行刷新的新打印流。
PrintStream(OutputStream out)
PrintStream(String fileName) 创建具有指定文件名称且不带自动行刷新的新打印流。

常用方法

void print(Object obj) 打印对象。
void print(基本类型 obj) 打印基本类型的数据。
void println(Object x) 打印 Object,然后终止该行。
void println(基本类型 x) 打印 基本类型,然后终止该行。
void write(byte[] buf, int off, int len) 将 len 字节从指定的初始偏移量为 off 的 byte 数组写入此流。
void write(int b) 将指定的字节写入此流。

        PrintWriter pw = new PrintWriter("test.txt", "UTF-8");

        pw.println("11111");
        pw.println(true);
        pw.println(333);

        pw.close();
输出:test.txt
11111
true
100

转载于:https://www.cnblogs.com/feiZhou/p/9344467.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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