FileStream、StreamWriter、StreamReader操作文本文件

本文详细介绍了如何使用FileStream对象在C#中读取和写入文本文件,包括使用StreamReader和StreamWriter进行逐行读取和写入字符,以及如何处理文件操作异常。

用FileStream对象读取字符

using System;
using System.IO;

namespace StreamRead
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            try
            {
                FileStream fs = new FileStream("Log.txt", FileMode.Open);
                StreamReader sr = new StreamReader(fs);
                string strLine;
                // Read data in line by line.
                while ((strLine = sr.ReadLine()) != null)
                {
                    Console.WriteLine(strLine);
                }
                sr.Close();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine("An IO exception has been thrown!");
                Console.WriteLine(ex.ToString());
                return;
            }
            Console.ReadKey();
        }
    }
}
用FileStream对象将字符写入文本文本
using System;
using System.IO;

namespace WriteFile
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            byte[] byData;
            char[] charData;

            try
            {
                FileStream fs = new FileStream("temp.txt", FileMode.Create);
                charData = "My pink half of the drainpipe.".ToCharArray();
                byData = new byte[charData.Length];
                Encoder e = Encoding.UTF8.GetEncoder();
                e.GetBytes(charData, 0, charData.Length, byData, 0, true);

                // Move file pointer to beginning of the file
                fs.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
                fs.Write(byData, 0, byData.Length);
            }
            catch (IOException ex)
            {
                Console.WriteLine("An IO exception has been thrown!");
                Console.WriteLine(ex.ToString());
                Console.ReadKey();
                return;
            }
        }
    }
}

用StreamReader对象读取字符

using System;
using System.IO;

namespace StreamRead
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            try
            {
                FileStream fs = new FileStream("Log.txt", FileMode.Open);
                StreamReader sr = new StreamReader(fs);
                string strLine;
                // Read data in line by line.
                while ((strLine = sr.ReadLine()) != null)
                {
                    Console.WriteLine(strLine);
                }
                sr.Close();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine("An IO exception has been thrown!");
                Console.WriteLine(ex.ToString());
                return;
            }
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

用StreamWritter对象将字符写入文本文件

using System;
using System.IO;

namespace StreamWrite
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            try
            {
                FileStream fs = new FileStream("Log.txt", FileMode.OpenOrCreate);
                StreamWriter sw = new StreamWriter(fs);

                bool truth = true;
                // Write data to file
                sw.WriteLine("Hello to you.");
                sw.WriteLine("It's now {0} and things are looking good.", DateTime.Now.ToLongTimeString());
                sw.Write("More than that, ");
                sw.Write("It's {0} that C# is fun.", truth);
                sw.Close();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine("An IO exception has been thrown!");
                Console.WriteLine(ex.ToString());
                Console.ReadKey();
                return;
            }
        }
    }
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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