小问题2个!

fengyang 2002-04-22 04:36:09
写了以下程序:
public void fileWrite(String fileName,String fileContent)
{
FileWriter fWriter;
try
{
fWriter=new FileWriter(fileName);
fWriter.write(fileContent);
fWriter.close();
EBMakerFrame.jTextArea1.append("建文件"+fileName+"成功.\n");
}
catch(IOException e)
{
EBMakerFrame.jTextArea1.append("建文件"+fileName+"失败.\n");
}
}

但是,只是在程序所在路径下建立了一fileName文件。我想在当前程序所在路径下的temp文件夹(加入不存在则新建一个)下新建此fileName文件,如何实现?
另外如何将一个文件剪切到另一个地方?
...全文
116 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
leonzhao 2002-04-22
  • 打赏
  • 举报
回复
给你一段程序(刚写的)

import java.io.*;

public class FileMove {
public static void main(String[] args) {
FileWriter fWriter;
String fileName = "ABC.txt";
String fileContent = "Test Content";
try
{
File temp = new File("Temp");
if (!temp.exists())
temp.mkdir();
fWriter=new FileWriter("Temp" + File.separator + fileName);
fWriter.write(fileContent);
fWriter.close();
} catch (Exception exc) {
}
File newFile = new File("Temp" + File.separator + fileName);
newFile.renameTo(new File("F:\\ABC.txt"));
}
}
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于BiTCN-LSTM的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于BiTCN-LSTM的风电功率预测模型,旨在通过多变量输入实现单步预测。该模型结合了双向时间卷积网络(BiTCN)和长短期记忆网络(LSTM),充分利用时间序列数据的前后依赖关系,提升了风电功率预测的精度与稳定性。文章详细介绍了模型的设计原理、结构组成及其实验验证过程,并在Matlab平台上实现了代码开发与仿真测试,展示了其相较于传统方法在处理非线性、波动性强的风电数据方面的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习基础和Matlab编程经验,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场日常运营中的功率预测,提高电网调度的可靠性和经济性;②为研究人员提供一种有效的深度学习融合模型设计思路,用于解决复杂时间序列预测问题;③通过Matlab代码实现,便于快速复现实验并进行算法优化。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解BiTCN与LSTM的网络架构及其协同工作机制,重点关注数据预处理、模型训练与评估流程,以便更好地掌握该方法在实际工程中的应用技巧。

62,620

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
Java 2 Standard Edition
社区管理员
  • Java SE
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧