Flink朴素贝叶斯 这里 是不是有问题呀？

看起来这段代码是从一个流中反序列化出一些数据，然后构建出一个NaiveBayes模型。这里的serializer、mapSerializer和inputViewStreamlwrapper可能是自定义的类或者对象，用于进行数据的序列化和反序列化。

这段代码的主要逻辑是：首先从输入流中读取特征的数量（featureSize）和标签的数量（numLabels），然后创建一个二维数组theta，用于存储每个特征在每个标签下的概率。接着，使用mapSerializer从输入流中反序列化出每个标签下的概率，并将其存储到theta数组中。最后，返回一个包含所有反序列化数据的NaiveBayes模型。

如果你在运行这段代码时遇到了问题，可能需要查看相关的类和对象的定义，以及它们如何进行数据的序列化和反序列化。