linux下access函数的应用

linux unlink() access() mkfifo()使用实例 函数原型:int unlink( const char * pathname ); 所属库:stdio.h 函数功能:删除一个文件的目录项并减少它的链接数,若成功则返回0,否则返回-1,错误原因存于errno。如果想通过调用这个函数来成功删除文件,你就必须拥有这个文件的所属目录的写和执行权限。 函数原型:int access(const char *filenpath, 阅读详情

       Linux内核总是根据进程的有效用户ID和有效组ID来决定一个进程是否有权访问某个文件。因此,在编写调整用户ID的程序时,在读写一个文件之前必须明确检查其用户是否原本就有对此文件的访问权限。为了实现这种确认,需要使用access函数。

      一般形式为;

       #include<unistd.h>

      int access(const char *pathname,int mode);

     其中,pathname是希望检验的文件名(包含路径),mode是欲检查的访问权限,如下所示

     R_OK   检验调用进程是否有读访问权限

     W_OK   检验调用进程是否有写访问权限

     X_OK   检验调用进程是否有执行访问权限

     F_OK   检验规定的文件是否存在

     access检查用户对一个文件的权限情况,根据mode的值检查调用进程对文件pathname是否具有读、写、或执行的权限。若进程实际用户具有mode所指出的权限,access返回0.否则返回-1.

       例如:

      access("test",06);

     access("test",F_OK);

    分别用来检查实际用户对test文件是否具有读写权限和test文件是否存在。


Linux C下判断文件是否存在以及文件的权限--access(file,mode)函数 access函数主要用于在使用文件之前获取文件的属性以免错误的使用文件的权限,造成文件读写过程中出错; #include <unistd.h> int access(const char *pathname, int mode); 成功返回0,出错返回-1 功能:检查是否可以对某文件进行某种操作 pathname可以带路径,而mode主要又4个值: F_OK 值为0,... 阅读详情

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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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