多个文件一次性打成一个ZIP包,怎么弄?

powerpretty 2007-01-17 03:02:48
我有5个文件,我要把这5个文件打成一个ZIP的文件。要求解压缩后还是5个文件!!!我写了一个程序,只能对一个文件操作,两个以上就有问题。跪求解决方案,在线等!!!!
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kjeny2002 2007-01-17
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package com.orbis.oams.util;

/**
* 压缩和解压缩文件
* Mao Hangjun
*/
import java.util.*;
import java.util.zip.*;
import java.io.*;

public class Zip {
public Zip(){}

/**
* 压缩目录下的文件
* @param zipFileName
* @param inputFile 目录
* @throws java.lang.Exception
*/
public void zip(String zipFileName, String inputFile) throws IOException {
zip(zipFileName, new File(inputFile));
}

/**
* 压缩文件
* @param zipFileName
* @param inputFile 文件
* @throws java.lang.Exception
*/
public void zip(String zipFileName, File inputFile) throws IOException {
ZipOutputStream out = new ZipOutputStream(new FileOutputStream(zipFileName));
zip(out, inputFile, "");
System.out.println("压缩成功!");
out.close();
}

public void zip(ZipOutputStream out, File f, String base) throws IOException {
System.out.println("正在压缩 " + f.getName());
if (f.isDirectory()) {
File[] fl = f.listFiles();
out.putNextEntry(new ZipEntry(base + "/"));
base = base.length() == 0 ? "" : base + "/";
for (int i = 0; i < fl.length; i++) {
zip(out, fl[i], base + fl[i].getName());
}
}
else {
out.putNextEntry(new ZipEntry(base));
FileInputStream in = new FileInputStream(f);
int b;
while ( (b = in.read()) != -1)
out.write(b);
in.close();
}

}

/**
* 解压缩
* @param zipFileName
* @param outputDirectory 输出目录
* @throws java.lang.Exception
*/
public void unzip(String zipFileName, String outputDirectory) throws
IOException {
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
ZipEntry z;
while ( (z = in.getNextEntry()) != null) {
System.out.println("正在解压 " + z.getName());
if (z.isDirectory()) {
String name = z.getName();
name = name.substring(0, name.length() - 1);
File f = new File(outputDirectory + File.separator + name);
f.mkdir();
System.out.println("创建目录 " + outputDirectory + File.separator + name);
}
else {
File f = new File(outputDirectory + File.separator + z.getName());
f.createNewFile();
FileOutputStream out = new FileOutputStream(f);
int b;
while ( (b = in.read()) != -1)
out.write(b);
out.close();
}
}

in.close();
}

public static void main(String[] args) {
try {
Zip t = new Zip();
// t.zip("D:\\IdeaProjects.zip", "D:\\IdeaProjects");
// t.unzip("d:\\ddd\\api.jar", "d:\\ddd\\");
}
catch (Exception e) {
e.printStackTrace(System.out);
}
}
}
pt870219 2007-01-17
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代码?
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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