java IO 刘 File 基础

本文介绍了Java中File类的基本使用方法,包括如何创建、删除文件及目录,判断文件是否存在,以及如何列出目录下的文件和子目录等内容。

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java.io.File类用于表示文件(目录)
File类只用于表示文件(目录)的信息(名称、大小等),不能用于文件类型的内容的访问。
file.exists()判断文件是否存在
file.mkdir();创建文件夹
多级目录创建,mkdirs()
file.delete();删除文件
file.idDirectory();判断是否是目录,是目录返回true,不是或者不存在都返回false
file.isFile();判断是否是文件
file.createNewFile();创建文件
File file=new File(“D:/javaio/日记.txt”);等价于File file=new File(“D:/javaio”,”日记.txt”);
常用的file对象API
File file = new File(String Path);(路径\要用转义字符\或者/或者File.separator获取系统分隔符
file //file.toString()的内容
file.getAbsolutePath();
getName();
getParent();
File.separator:静态成员,用于设置分隔符(所有系统均通用,不像/,windows适用,其他系统不一定适用)

public String[] list()返回一个字符串数组,这些字符串指定此抽象路径名表示的目录中的文件和目录。
exists()方法用于判断文件或目录是否存在
file.list() 返回的是 字符串数组 直接子的名称,不包含子目录下的内容String[]

file.listFiles() 返回当前目录下的所有子目录和文件的文件数组名称File[]

如果要遍历子目录下的内容就需要构造成File对象做递归操作
//throws IOException 回避了IO的抛出异常

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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