一次数据清洗引发的思考

在SpringBoot项目中,本地环境能正常读取文件流进行数据清洗,但在test和st环境部署时因文件位于jar包内导致无法读取。问题源于Spring无法以File形式访问jar内的文件。解决方案包括使用resource.getInputStream()读取文件内容,或者改变打包方式为tar包并部署时解压。主要代码修改涉及将文件流读取替换为资源流读取。

参考:

https://blog.youkuaiyun.com/u013084266/article/details/112238267

https://blog.youkuaiyun.com/qq_18748427/article/details/78606432

现象:

springboot项目读文件流进行数据清洗,本地环境可以读取到数据源,部署到test环境和st环境则报错读不到数据源:cannot be resolved to absolute file path because it does not reside in the file system: jar

原因:

打包之后,spring没办法通过File的形式访问jar包里面的文件。

解决方式1:

使用resource.getInputStream()读取文件内容。

报错代码:

   public void dataUpdate2() {
        Long startTime = System.currentTimeMillis();
        String fileName = "mbk_ctr_usr_detail-2.txt";
        int i=0;
        int j=0;
        int k=0;
        int h=0;
        try {
            File file = ResourceUtils.getFile("classpath:" + fileName);
            if (file.isFile() && file.exists()) {
                InputStreamReader isr = new InputStreamReader(new FileInputStream(file), "utf-8");
                BufferedReader br = new BufferedReader(isr);
                String lineTxt = null;
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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