java 使用File 创建文件和文件夹

深度探索:机器学习中的Label Propagation算法(基于图论的半监督学习方法)原理及其应用 Label Propagation算法作为一种基于图论的半监督学习方法,有效地利用了数据的内在结构和未标注样本信息,降低了对标注数据的依赖。尽管存在对初始标签敏感、易陷入局部最优等局限性,但在图像分类、社交网络分析、生物信息学等领域展现了良好的应用前景。未来的研究方向可能包括:探索更稳健的标签初始化策略、设计抗噪声和异常值的相似度计算方法、结合深度学习模型提升模型表示能力等。随着半监督学习理论和技术的不断发展,Label Propagation及其变种算法将在更大范围内推动机器学习在标注数据有限情况下的应用 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了Java中File类的基本使用方法,包括如何创建文件和目录、执行文件操作如创建、删除、重命名等,以及如何获取文件属性如路径、名称、大小等。

概述:
封装一个磁盘路径字符串,对这个路径可以执行一次操作
可以封装文件路径、文件夹路径、不存在的路径
创建对象
File(String pathname)通过将给定路径名字符串转换为抽象路径名来创建一个新的File实例
new File(“d:/abc/a.txt”);
new File(“d:/abc”,”a.txt”);

常用方法
创建:
createNewFile()在指定位置创建一个空文件,成功就返回true,如果已存在就不创建,然后返回false。
mkdir() 在指定位置创建一个单级文件夹。
mkdirs() 在指定位置创建一个多级文件夹。
renameTo(File dest)如果目标文件与源文件是在同一个路径下,那么renameTo的作用是重命名, 如果目标文件与源文件不是在同一个路径下,那么renameTo的作用就是剪切,而且还不能操作文件夹。

删除:
delete() 删除文件或者一个空文件夹,不能删除非空文件夹,马上删除文件,返回一个布尔值。
deleteOnExit()jvm退出时删除文件或者文件夹,用于删除临时文件,无返回值。

判断:
exists() 文件或文件夹是否存在。
isFile() 是否是一个文件,如果不存在,则始终为false。
isDirectory() 是否是一个目录,如果不存在,则始终为false。
isHidden() 是否是一个隐藏的文件或是否是隐藏的目录。
isAbsolute() 测试此抽象路径名是否为绝对路径名。

获取:
getName() 获取文件或文件夹的名称,不包含上级路径。
getAbsolutePath()获取文件的绝对路径,与文件是否存在没关系
length() 获取文件的大小(字节数),如果文件不存在则返回0L,如果是文件夹也返回0L。
getParent() 返回此抽象路径名父目录的路径名字符串;如果此路径名没有指定父目录,则返回null。
lastModified()获取最后一次被修改的时间。

文件夹相关:
static File[] listRoots()列出所有的根目录(Window中就是所有系统的盘符)
list() 返回目录下的文件或者目录名,包含隐藏文件。对于文件这样操作会返回null。
listFiles() 返回目录下的文件或者目录对象(File类实例),包含隐藏文件。对于文件这样操作会返回null。
list(FilenameFilter filter)返回指定当前目录中符合过滤条件的子文件或子目录。对于文件这样操作会返回null。
listFiles(FilenameFilter filter)返回指定当前目录中符合过滤条件的子文件或子目录。对于文件这样操作会返回null。

/*常用方法测试*/
public class TestFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //1.创建File类对象
        /*1.ready目录与1.txt需要自己手动创建
        * 2.File需要导包:import java.io.File;
        * 3.路径是String类型,必须写正确,不然找不到文件
        * 4.完整的文件名包含两部分:文件名+后缀名*/
        File file = new File("E:\\ready\\1.txt");

        //2.1测试File中的常用方法
        System.out.println(file.length());//3,获取文件的字节量
        System.out.println(file.exists());//true,判断文件是否存在
        System.out.println(file.isFile());//true,判断是否为文件
        System.out.println(file.isDirectory());//false,判断是否为文件夹
        System.out.println(file.getName());//1.txt获取文件名
        System.out.println(file.getParent());//E:\ready 获取父级路径
        System.out.println(file.getAbsolutePath());//E:\ready\1.txt 获取带盘符的完整路径:绝对路径

        //2.2 测试创建与删除
        /*new 只会帮你在内存中创建一个File类型的对象
        * 并不会帮你在磁盘中创建一个真实存在的2.txt文件*/
        file = new File("E:\\ready\\2.txt");

        //创建一个之前不存在的文件2.txt,如果创建成功,会返回true
        /*如果指定创建文件的路径不对,会抛出异常:java.io.Exception
        * 所以需要提前处理这个问题,我们暂时选择在main()上抛出
        * 这个IO异常是目前我们遇到的强制要求必须预先处理的异常
        * 如果不处理,方法的调用会报错,通不过编译*/
        System.out.println(file.createNewFile());//创建之前不存在的文件

        file = new File("E:\\ready\\m");
        System.out.println(file.mkdir());//创建之前不存在的单层文件夹

        file = new File("E:\\ready\\a\\b\\c");
        System.out.println(file.mkdirs());//创建之前不存在的多层文件夹

        System.out.println(file.delete());//c被删除,删除空文件夹或者文件

        file = new File("E:\\ready\\a");
        System.out.println(file.delete());//false,a文件夹不是空的,里面有内容

        file = new File("E:\\ready\\2.txt");
        System.out.println(file.delete());//2.txt被删除,可以删除文件

        //2.3测试展示文件列表
        file = new File("E:\\ready");
        String[] list = file.list();/*不常用*/
        System.out.println(Arrays.toString(list));
        //这句话会报错,因为这是一个String[],所以数组中每个元素都是String类型的
        //那么只能用String类中的方法,而isDirectory()是File类中的方法
        //System.out.println(list[0].isDirectory());

        File[] fs = file.listFiles();/*常用*/
        System.out.println(Arrays.toString(fs));
        System.out.println(fs[0].isDirectory());
    }
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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