Linux系统编程-文件IO(一)

[信号与系统]一阶与二阶连续时间系统和离散时间系统 定义:一阶连续时间系统由一阶线性常系数微分方程描述: dy(t)dt+ay(t)=bx(t) \frac{dy(t)}{dt} + a y(t) = b x(t) dtdy(t)​+ay(t)=bx(t)时间常数:时间常数 τ=1a\tau = \frac{1}{a}τ=a1​ 是系统响应速度的衡量指标。时间常数越小,系统响应越快。冲激响应:一阶系统的冲激响应是指数衰减或增长的形式。例如,对于一个单位冲激输入,响应为: h(t)=bae−at h(t) = \frac{b}{a} e^{-at} h(t)= 阅读详情

最近在在实验楼上学Linux,做点笔记。上面的课程对于学习linux还不错,有兴趣可以看看。
文件IO:
Linux提供给了用户程序一些接口,用来调用执行相关的功能。大多数Linux文件I\O只需要用到5个函数:open,read,write,lseek和close
文件描述符:
文件描述符是一个非负整数。当打开一个现存文件或创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符。当写一个文件时,用open或create返回的文件描述符标识该文件,将其作为参数传送给read或write。
整数0、1、2被代换成符号常数:

STDIN_FILENO(标准输入,默认是键盘)
STDOUT_FILENO(标准输出,默认是屏幕)
STDERR_FILENO(标准错误输出,默认是屏幕)

这些常数都定义在头文件<unistd.h>中,文件描述符的范围是0~OPEN_MAX
1. open
需要包含的头文件:<sys/types.h>,<sys/stat.h>,<fcntl.h>
函数原型:int open(const str *pathname, int oflag, […, mode_t mode])
功能:打开文件 返回值:成功则返回文件描述符,出错返回-1
参数:
pathname:打开或创建文件的绝对路径
oflag:可用来说明此函数的多个选择项
oflag 参数由O_RDONLY(只读打开)、O_WRONLY(只写打开)、O_RDWR(读写打开)中的一个和下列一个或多个常数组成
O_APPEND: 追加到文件尾
O_CREAT: 若文件不存在则创建它。使用此选择项时,需同时说明第三个参数mode,用其说明新闻件的访问权限
O_EXCL: 如果同时指定O_CREAT,而该文件又是存在的,报错;也可以测试一个文件是否存在,不存在则创建。
O_TRUNC: 如果次文件存在,而且为读写或只写成功打开,则将其长度截短为0
O_SYNC: 使每次write都等到物理I\O操作完成
mode:创建新文件的时候用来设置其权限设置
例子:

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <sys/types.h>
    #include <sys/stat.h>
    #include <fcntl.h>

    int main()
    {
        if(open("./test.txt", O_RDONLY | O_CREAT | O_EXCL, 0777) == -1)
        {
            printf("it already exists!");
            exit(-1);
        }
        else
        {
            printf("creat successfully!");
        }
        return 0;
    }  

2. read
需要包含的头文件:<unistd.h>
函数原型:
ssize_t read(int fd, void *bf, size_t count)
功能:
从打开的文件中读取数据。
返回值:
实际读到的字节数;如果读到了文件尾,返回0,出错的话返回-1;ssize_t是系统头文件中用typedef定义的数据类型,相当于signed int。
参数:
fd:要读取的文件的描述符
buf:得到的数据在内存中的位置的首地址
count:期望本次能读取到的最大字节数
3. write
需要包含的头文件:<unistd.h>
函数原型:
ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t count)
功能:向打开的文件写数据
返回值:写入成功后返回写入的字节数,出错返回-1
参数:
fd:要写入的文件的描述符
buf:要写入文件的数据在内存中存放位置的首地址
count:期望写入的数据的最大字节数

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <unistd.h>

    int main()
    {
        char buf[100];
        int num = 0;
        if ((num = read(STDIN_FILENO, buf, 10)) == -1) {
            printf ("read error");
            error(-1);
        } else {
        // 将键盘输入又输出到屏幕上
            write(STDOUT_FILENO, buf, num);
        }

        return 0;
    }
  1. close
    需要包含的头文件:
    unistd.h
    函数原型:
    int close(int filedes)
    功能:
    关闭一个打开的文件
    参数:
    需要关闭的文件描述符
  2. lseek
    需要包含的头文件:<sys/types.h> <unistd.h>
    函数原型:
    off_t lseek(int filesdes, off_t offset, int whence)
    功能:
    设置文件内存读写位置
    返回值:
    成功的话返回新的文件位移,出错返回-1
    off_t是系统头文件定义的数据类型,相当于signed int
    参数:
    filesdes:要写入的文件的描述符
    whence是SEEK_SET, 那么该文件的位移量设置为据文件开始处offset个字节
    whence是SEEK_CUR, 那么该文件的位移量设置为当前值加offset。offset可为正或负
    whence是SEEK_END, 那么该文件的位移量设置为文件长度加offset。offset可为正或负
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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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linux系统编程-文件与IO(一)

/* 1.文件描述符与文件指针 文件指针 FILE* fp 文件描述符 int STDIN_FILENO stdin SDTOUT_FILENO stdout STDERR_FILENO stderr fileno 文件指针->文件描述符 fdopen 文件描述符->文件指针 */ #include #include #include int main(in

chenyuyffs的专栏 493

linux系统编程学习一——IO(文件描述符)

        当某个程序打开文件时,操作系统返回相应的文件描述符,程序为了处理该文件必须引用此描述符。所谓的文件描述符是一个低级的正整数。最前面的三个文件描述符(0,1,2)分别与标准输入(stdin),标准输出(stdout)和标准错误(stderr)对应。因此,函数 scanf() 使用 stdin,而函数 printf() 使用 stdout。你可以用不同的文件描述符改写默认的设置并重定向...

哦嘛咪嘛咪哄~~~ 261
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