过滤器

Java文件过滤实践

学习过滤器必须知道两件事

1、过滤器中的accept方法是谁调用的
2、accept方法的参数pathname是什么?
accept方法返回值是一个布尔值true就会把传递过去的File保存在File数组中
false:就不会把传递过去的File对象保存到File数组中
listFiles方法一共做了3件事:
1、listFiles方法会对构造方法中传递的目录进行遍历,获取目录中的每一个文件或者文件夹封装为File对象
2、listFiles方法会调用参数传递的过滤器中的方法accept
3、listFiles方法会把遍历得到的每一个File对象传递过accept方法参数pathname
过滤器规则在accept方法中判断File对象是否以.java结尾,是就返回true,不是就返回false
需求:遍历C:\ 文件夹以及文件夹的子文件夹,只要.Java结尾的文件
我们可以使用过滤器来实现
在File类中有两个和ListFile重载的方法,方法参考传递的就是过滤器
File[] listFiles(FileFilter filter)
java.io.FileFilter接口:用于抽象路径名(File对象)的过滤器
作用:用来过滤文件(File对象)
抽象方法:用来过滤文件的方法
boolean accept(File pathname)测试指定抽象路径名是否应该包含在某一个路径名列表中
参数:File pathname:使用ListFiles方法遍历目录,得到每一个文件对象
File[] listFiles(FilenameFilter filter)
java.io.FilenameFilter接口:实现此类接口的类实例可以用于过滤器文件名
作用:用于过滤文件名称
抽象方法:用来过滤文件的方法
boolean accept(File dir,String name)测试指定文件是否应该包含在某一一级文件列表中
参数:File dir:构造方法中传递的被遍历的目录。String name:使用ListFiles方法遍历目录,获取每一个文件?文件夹的名称
注意:两个接口是没有实现类的,需要我们自己写实现类,重写过滤的方法accept,在方法中自己定义过滤的规则

import java.io.File;
public class demo03 {
    public static void main(String[] args) {
        File f1=new File("C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\其他文件");
        getAllFile(f1);
    }
    public static void getAllFile(File d){
        File [] f1=d.listFiles(new FileFilterImpl());//传递过滤器
        for(File s1:f1){
            if(s1.isDirectory()){//File得到的对象进行判断是否是文件夹,
                getAllFile(s1);//我们发现getAllFile方法就是传递文件夹遍历文件夹的方法,所以直接调用getAllFile即可递归
            }else {/*s是一个文件,直接打印文件即可。由于我们只要.java结尾的文件*/
                System.out.println(s1);
            }
        }
    }
}

创建一个接口

import java.io.File;
import java.io.FileFilter;
public class FileFilterImpl implements FileFilter {
    @Override
    public boolean accept(File pathname) {
        /*如果pathname是一个文件夹,那么也返回一个true*/
        if(pathname.isDirectory()){
            return true;
        }
        return pathname.getName().toLowerCase().endsWith(".java");
    }
}
import java.io.File;
import java.io.FileFilter;
import java.io.FilenameFilter;
import java.util.Locale;
public class demo03 {
    public static void main(String[] args) {
        File f1=new File("C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\其他文件");
        getAllFile(f1);
    }
   /*public static void getAllFile(File d){
        File[] f1=d.listFiles(new FilenameFilter() {
            @Override
            public boolean accept(File dir,String name) {
                return new File(dir,name).isDirectory()||name.toLowerCase().endsWith(".java");
            }
        });*/
       /*File[] f1=d.listFiles((File dir,String name)-> {
               return new File(dir,name).isDirectory()||name.toLowerCase().endsWith(".java");
       });使用 简化lambda表达式*/

    /*public static void getAllFile(File d){
        File [] f1=d.listFiles(new FileFilter(){
            @Override
            public boolean accept(File pathname) {//过滤规则pathname是文件夹或者.java结尾的文件
                return pathname.isDirectory() name.toLowerCase().endsWith(".java");
            }
        });使用匿名内部类*/
    public static void getAllFile(File d){
        File[] f1=d.listFiles(new FileFilterImpl());
        for(File s1:f1){
            if(s1.isDirectory()){//File得到的对象进行判断是否是文件夹,
                getAllFile(s1);//我们发现getAllFile方法就是传递文件夹遍历文件夹的方法,所以直接调用getAllFile即可递归
            }else {/*s是一个文件,直接打印文件即可。由于我们只要.java结尾的文件*/
                System.out.println(s1);
            }
        }
    }
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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