读代码-BayesFileFormatter

本文介绍了如何使用Apache Mahout的BayesFileFormatter类来批量处理文件夹内的文件,包括合并文件内容到单文档或分别生成多个文档。通过自定义分析器和字符集,实现灵活的文件内容处理与输出格式定制。
用到: 文件读写,文件夹下遍历文件处理

package org.apache.mahout.classifier;
public final class BayesFileFormatter

提供了两个处理方式
将文件夹下所有文件处理后写入单一文档,和文件分别写入文档

单文档

public static void collapse(String label, Analyzer analyzer, File inputDir,
Charset charset, File outputFile) throws IOException {
Writer writer = Files.newWriter(outputFile, charset);
try {
inputDir.listFiles(new FileProcessor(label, analyzer, charset, writer));
// listFiles() is called here as a way to recursively visit files,
// actually
} finally {
IOUtils.quietClose(writer);
}
}



多文档

public static void format(String label, Analyzer analyzer, File input,
Charset charset, File outDir) throws IOException {
if (input.isDirectory()) {
input.listFiles(new FileProcessor(label, analyzer, charset, outDir));
} else {
Writer writer = Files.newWriter(new File(outDir, input.getName()), charset);
try {
writeFile(label, analyzer, input, charset, writer);
} finally {
IOUtils.quietClose(writer);
}
}
}



处理都涉及对文件的遍历
实现的核心是利用已有的listFile方法,改写FileFilter,FileFilter原用于文件过滤,现在加入处理过程,内部类FileProcessor实现了FileFilter接口。

处理后写入单文件还是分别写入取决于writer的目标,通过控制writer达到不同效果。

@Override
public boolean accept(File file) {
if (file.isFile()) {
Writer theWriter = null;
try {
if (writer == null) {
theWriter = Files.newWriter(new File(outputDir, file.getName()), charset);
} else {
theWriter = writer;
}
writeFile(label, analyzer, file, charset, theWriter);
if (writer != null) {
// just write a new line
theWriter.write('\n');
}
} catch (IOException e) {
// TODO: report failed files instead of throwing exception
throw new IllegalStateException(e);
} finally {
if (writer == null) {
IOUtils.quietClose(theWriter);
}
}
} else {
file.listFiles(this);
}
return false;
}
}
【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信中,由于超大可重构智能表面(RIS)引起的混合近场-远场(混合场)波束斜视效应,对用户信道感知与位置估计带来的挑战。文中提出利用RIS调控电磁波传播特性,结合先进的信号处理算法,在波束斜视影响下实现高精度的信道估计与用户定位,并提供了基于Matlab的代码实现,支持科研复现与进一步优化。研究对于提升未来6G超高速无线通信系统的感知与定位能力具有重要意义。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息等相关专业背景,熟悉Matlab编程,从事太赫兹通信、智能反射面(RIS)或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解并复现混合场波束斜视效应下的信道建模方法;② 掌握基于RIS的太赫兹系统中信道估计与联合定位算法的设计与实现;③ 为后续开展智能超表面辅助的ISAC(通感一体化)研究提供技术参考和代码基础。; 阅建议:建议者结合Matlab代码,深入理解文档中提出的系统模型与算法流程,重点关注波束斜视的数学表征、信道估计算法设计及定位性能评估部分,可通过调整参数进行仿真验证,以加深对关键技术难点和解决方案的理解。
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