`
rafale35
  • 浏览: 20912 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 深圳
社区版块
存档分类
最新评论

ObjectStreamTest 对象序列化 对象流

阅读更多

 

 

 

package com.io.ObjectStreamTest;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
import java.util.GregorianCalendar;

/**
 * @version 1.10 17 Aug 1998
 * @author Cay Horstmann
 */
class ObjectStreamTest
{
   public static void main(String[] args)
   {
      Employee harry = new Employee("Harry Hacker", 50000, 1989, 10, 1);
      
      Manager carl = new Manager("Carl Cracker", 80000, 1987, 12, 15);
      carl.setSecretary(harry);
      
      Manager tony = new Manager("Tony Tester", 40000, 1990, 3, 15);
      tony.setSecretary(harry);

      Employee[] staff = new Employee[3];

      staff[0] = carl;
      staff[1] = harry;
      staff[2] = tony;

      try
      {
         // save all employee records to the file employee.dat
         ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("employee.dat"));
         out.writeObject(staff);
         out.close();

         // retrieve all records into a new array
         ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(new FileInputStream("employee.dat"));
         Employee[] newStaff = (Employee[]) in.readObject();
         in.close();

         // raise secretary's salary
         newStaff[1].raiseSalary(10);

         // print the newly read employee records
         for (Employee e : newStaff)
            System.out.println(e);
      }
      catch (Exception e)
      {
         e.printStackTrace();
      }
   }
}

class Employee implements Serializable
{
   public Employee()
   {
   }

   public Employee(String n, double s, int year, int month, int day)
   {
      name = n;
      salary = s;
      GregorianCalendar calendar = new GregorianCalendar(year, month - 1, day);
      hireDay = calendar.getTime();
   }

   public String getName()
   {
      return name;
   }

   public double getSalary()
   {
      return salary;
   }

   public Date getHireDay()
   {
      return hireDay;
   }

   public void raiseSalary(double byPercent)
   {
      double raise = salary * byPercent / 100;
      salary += raise;
   }

   public String toString()
   {
      return getClass().getName() + "[name=" + name + ",salary=" + salary + ",hireDay=" + hireDay
            + "]";
   }

   private String name;
   private double salary;
   private Date hireDay;
}

class Manager extends Employee
{
   /**
    * Constructs a Manager without a secretary
    * @param n the employee's name
    * @param s the salary
    * @param year the hire year
    * @param month the hire month
    * @param day the hire day
    */
   public Manager(String n, double s, int year, int month, int day)
   {
      super(n, s, year, month, day);
      secretary = null;
   }

   /**
    * Assigns a secretary to the manager.
    * @param s the secretary
    */
   public void setSecretary(Employee s)
   {
      secretary = s;
   }

   public String toString()
   {
      return super.toString() + "[secretary=" + secretary + "]";
   }

   private Employee secretary;
}

 

 

 

 

分享到:
评论

相关推荐

    java序列化深度探讨

    2. **网络通信**:序列化对象可以作为网络通信的一部分,使得对象可以在不同Java虚拟机之间传递。 3. **分布式计算**:在分布式环境中,序列化可以用于在节点间交换数据,简化跨进程的通信。 4. **缓存**:序列化...

    Java中的对象流总结(必看篇)

    Java中的对象流是一种将对象序列化并保存到硬盘中的方式,或者从硬盘中读取对象。下面是Java中的对象流总结: 对象流的存储和读取 对象流的存储和读取包含以下几点内容: 1. 所保存的对象必须实现Serializable...

    ObjectInputStream 和 ObjectOutputStream 介绍_动力节点Java学院整理

    // 输出流,用于序列化对象 FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("user.ser"); ObjectOutputStream out = new ObjectOutputStream(fileOut); // 序列化对象 out.writeObject(user); out.close(); ...

    【车间调度】基于matlab遗传算法GA求解零空闲流水车间调度问题NIFSP【含Matlab源码 7985期】.mp4

    海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    e2studio开发RA2E1(12)-打印函数(printf、 sprintf)的实现

    e2studio开发RA2E1(12)----打印函数(printf、 sprintf)的实现 CSDN文字教程:https://coremaker.blog.csdn.net/article/details/145537504 B站教学视频:https://www.bilibili.com/video/BV1zZNmeTE1u/ printf 和 sprintf 是 C 语言中常用的输出函数,广泛应用于各种嵌入式、桌面应用程序和调试过程中。这些函数可以将格式化的数据输出到标准输出(如控制台)或存储到字符串中。在系统开发中,了解它们的底层实现不仅能够帮助优化性能,还能提高代码的可移植性和灵活性。 首先需要准备一个开发板,这里我准备的是自己绘制的开发板,需要的可以进行申请。 主控为R7FA2E1A72DFL#AA0

    2025异次元发卡网个人发卡网源码支持在线升级.zip

    2025异次元发卡网个人发卡网源码支持在线升级.zip 内有详细的安装教程

    生产环境快速检索nacos注册中心服务和模拟检索配置

    生产环境快速检索nacos注册中心服务和模拟检索配置,自行修改地址和用户名、密码,支持多个namespace配置。

    wxcomponents

    插件uniapp-wxml-to-canvas 中的文件夹 wxcomponents

    2023-4-8-笔记-第一阶段-第2节-分支循环语句- 4.goto语句 5.本章完 -2025.03.05

    2023-04-08 项目笔记-第一阶段-第2节-分支和循环语句-3.3.2执行流程 3.3.3do语句的特点 3.3.4do while循环中的break和continue 3.4练习 3.4.1练习参考代码:3.4.2折半查找算法 3.4.3猜数字游戏实现 4.goto语句 5.本章完-202-03-05

    基于Matlab2020b的电机控制算法:无传感FOC算法Simulink仿真模型及实践指导,基于Matlab2020b的电机控制算法:无传感FOC控制策略与Simulink仿真模型指导实践调试,定位

    基于Matlab2020b的电机控制算法:无传感FOC算法Simulink仿真模型及实践指导,基于Matlab2020b的电机控制算法:无传感FOC控制策略与Simulink仿真模型指导实践调试,定位+电流闭环强拖+ 角度渐变切+ 速度电流双闭环+ 无传感器角度估算SMO+ PLL 控制方式 Simulink 仿真模型 (Matlab2020b版本)以及教授模型搭建 这是一种常用的无传感FOC电机控制算法,掌握这种算法的基本原理,并有仿真模型在手,就可以用它来指导实践中的程序调试,做到实际项目不盲目调试。 模型特点: 1. 所有模块都做到了模块化,各个模块分区清楚,结构清晰。 2. 所有电机和控制参数均在m文件中体现,变量注释清楚,随用随改。 3. 速度环和电流环PI参数均实现自动整定。 4. 模型采用标幺值系统。 5. 各状态切使用stateflow,模型结构清晰。 6.通用表贴和内嵌式电机。 ,核心关键词: 定位; 电流闭环强拖; 角度渐变切换; 速度电流双闭环; 无传感器角度估算SMO; PLL控制方式; Simulink仿真模型; Matlab2020b版本; 模型搭建;

    OMNISQL :大规模生成高质量Text-to-SQL数据

    Text-to-SQL(Text-to-SQL)任务是将自然语言问题转换为SQL查询,这对于非专业人员与数据库的交互至关重要。尽管最近大型语言模型(LLMs)的发展显著提升了Text-to-SQL的性能,现有方法在实际应用中仍面临明显局限性。基于提示的方法通常依赖于封闭源代码的LLMs,这不仅昂贵,还引发隐私问题且缺乏定制化。另一方面,微调方法由于公开可用训练数据的覆盖范围有限,在处理复杂问题或特定领域数据库时表现不佳。为克服这些挑战,我们提出了一种新颖且可扩展的Text-to-SQL数据合成框架,用于自动生成大规模、高质量和多样化的数据集,无需大量人工干预。利用该框架,我们引入了 SYNSQL-2.5M ,这是第一个百万规模的Text-to-SQL数据集,包含250万个样本,涵盖了超过16,000个合成数据库。每个样本包括一个数据库、SQL查询、自然语言问题和链式思考(CoT)解决方案。通过使用 SYNSQL-2.5M ,我们开发了 OMNISQL ,这是一个强大的开源Text-to-SQL模型,提供三种参数规模:7B、14B和32B。广泛的评估表明, OMNISQL

    基于Python的Flask-vue医院预约挂号系统设计与实现源码-演示视频.zip

    基于Python的Flask-vue医院预约挂号系统设计与实现源码-演示视频 项目关键技术 开发工具:Pycharm 编程语言: python 数据库: MySQL5.7+ 后端技术:Flask 前端技术:HTML 关键技术:HTML、MYSQL、Python 数据库工具:Navicat、SQLyog

    【波束形成】基于matlab雷达相控阵波束形成仿真【含Matlab源码 10996期】.mp4

    海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

    基于Python的Django-vue个性化餐饮场所推荐系统源码-演示视频.zip

    基于Python的Django-vue个性化餐饮场所推荐系统源码-演示视频 项目关键技术 开发工具:Pycharm 编程语言: python 数据库: MySQL5.7+ 后端技术:Django 前端技术:HTML 关键技术:HTML、MYSQL、Python 数据库工具:Navicat、SQLyog

    ImageJ分析SEM图像

    ImageJ分析SEM图像

    基于叶尖速比法的PMSG永磁同步发电机并网仿真模型研究:动态响应与谐波特性分析,基于叶尖速比法的PMSG永磁同步发电机并网仿真模型动态特性分析,PMSG永磁同步发电机并网仿真模型 (1)主要包括发电机

    基于叶尖速比法的PMSG永磁同步发电机并网仿真模型研究:动态响应与谐波特性分析,基于叶尖速比法的PMSG永磁同步发电机并网仿真模型动态特性分析,PMSG永磁同步发电机并网仿真模型 (1)主要包括发电机、整流器、逆变器(双pwm控制)、电网、控制、显示等部分; (2)风机最大功率跟踪mppt采用最佳叶尖速比法; (3)机侧控制(发电控制):采用转速、电流双闭环控制,均采用PI,磁链解耦;调制策略采用SVPWM; (4)网侧控制(并网控制):采用电压、电流双闭环控制,均采用PI;基于电压前馈解耦(有功、无功解耦);调制策略采用SVPWM; (5)动态响应特性好,当转矩突变时,发电机输出转速稳定,直流母线电压稳定; (6)并网电压和电流同相位,功率因数接近1; (7)并网电流谐波畸变小,THD=3.01%; 附带说明以及参考文献 ,PMSG永磁同步发电机; 整流器; 逆变器; 双PWM控制; 电网并网; 控制; 显示; 最佳叶尖速比法; 转速电流双闭环控制; PI控制; SVPWM调制策略; 动态响应特性; 直流母线电压稳定; 功率因数接近1; 并网电流谐波畸变小。,PMSG永磁同步发电机高

    基于Matlab Simulink的电机FOC观测器模型:龙贝格观测器结合PLL无传感器控制及PMSM模型精准估算转子位置信息,Matlab Simulink下电机FOC观测器模型:结合龙贝格观测器与

    基于Matlab Simulink的电机FOC观测器模型:龙贝格观测器结合PLL无传感器控制及PMSM模型精准估算转子位置信息,Matlab Simulink下电机FOC观测器模型:结合龙贝格观测器与PLL的无传感器控制策略,高精度估算转子位置与反电势,matlab simulink电机foc观测器模型,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制,其利用 PMSM 数学模型构造观测器模型,根据输出的偏差反馈信号来修正状态变量。 当观测的电流实现与实际电流跟随时,利用估算的反电势进行pll计算转子位置信息。 龙伯格观测器采用线性控制策略代替了 SMO 的变结构控制,有效避免了系统抖振,动态响快、估算精度高的优点。 ,MATLAB; Simulink电机; FOC观测器模型; 龙贝格观测器; PLL无传感器控制; PMSM数学模型; 输出偏差反馈; 状态变量修正; 估算反电势; PLL转子位置; 线性控制策略; SMO变结构控制; 系统抖振; 动态响应; 估算精度。,MATLAB Simulink电机FOC观测器模型:龙贝格观测器+PLL无传感器控制技术

    基于提示工程的 OpenAI GPT-4o 和 DeepSeek R1 在科学文本分类中的比较分析

    本研究探讨了大型语言模型如何通过提示工程对科学论文中的句子进行分类。我们使用两种先进的基于网络的模型,OpenAI 的 GPT-4o 和 DeepSeek R1,将句子分类为预定义的关系类别。DeepSeek R1 已在其技术报告中测试过基准数据集。然而,其在科学文本分类中的性能尚未得到充分探索。为解决这一问题,我们引入了一种专门为该任务设计的新评估方法,并整理了一个来自多个领域的清洁科学论文数据集。该数据集提供了一个比较这两个模型的平台。通过使用此数据集,我们分析了它们在分类中的有效性和一致性。

    【MIMO雷达】基于matlab双门限广义似然比算法MIMO雷达仿真(双收回波信号 发射站位置,接收站位置,目标位置,发射能量,目标速度,目标散射横截面积)【含Matlab源码 10977期】.mp4

    海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics