java操作Properties文件

本文介绍了一种改进的Java应用程序数据库配置方法,通过将数据库连接信息从Java代码中分离到Properties文件,实现更灵活的配置管理和跨服务器部署。文章提供了一个具体的示例,展示了如何读取db.properties文件中的数据库驱动、URL及认证信息。

原来的程序把连接数据库的代码都写在了JAVA代码里,这样在别的服务器里部署在tomcat后,想修改USER PASSWORD URL等信息非常麻烦,还是应该把这些属性写在Properties文件中比较方便。

package util;   
  
import java.io.InputStream;   
import java.util.Enumeration;   
import java.util.Properties;   
  
public class PropertiesTest {   
  
    public static void readProperties(String fileName) {   
        try {   
            Properties props = new Properties();   
  
            /*  
             String fileName1 = "src/util/oracle.properties";  
             BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(  
             new FileInputStream(fileName));*/  
  
            // String fileName = "oracle.properties";   
            InputStream in = PropertiesTest.class.getResourceAsStream(fileName);   
  
            props.load(in);   
            Enumeration enu = props.propertyNames();   
            while (enu.hasMoreElements()) {   
                String key = (String) enu.nextElement();   
                String property = props.getProperty(key);   
                System.out.println(key + "=" + property);   
            }   
        } catch (Exception e) {   
            e.printStackTrace();   
        }   
    }   
  
    public static void main(String[] args) {   
  
        String fileName = "db.properties";   
        readProperties(fileName);   
  
    }   
}  

 db.properties

driver=com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver
sysUrl=jdbc:microsoft:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=Monitor_Sys
dataUrl=jdbc:microsoft:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=Monitor_Data
user=sa  
password=123

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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