linux下时间的处理

学Simulink--基于风力发电系统的场景实例:海上风电场在复杂海况下的动态响应仿真 本实例将创建一个针对海上风电场在复杂海况下的动态响应模型。该模型不仅考虑了不同风速条件的影响,还引入了波浪和水流对风机塔架及基础结构的影响。通过仿真验证系统的有效性,并探索最佳控制参数设置以提高整体性能和稳定性。本教程展示了如何在Simulink中实现一个海上风电场在复杂海况下的动态响应仿真模型,并分析其性能。通过这种方式,我们不仅可以验证所提出的技术手段在提高海上风电场稳定性和效率方面的有效性,还能进一步探索优化参数以适应特定的应用场景。 阅读详情
在linux下获取时间 ,首先需要获取时刻,再通过时刻来获取具体的年/月/日/时/分/秒等信息。

1 采用time方法获取当前时间的方法如下:
    函数说明
#include <time.h>
//返回当前时间相对于1970年1月1日0时0分0秒的秒数
//其中time_t 是long int类型,表示某一时刻;如果参数为NULL值,则表示当前时间的时刻,否则参数和返回值都会给值。

time_t time (time_t *__timer)
//通过时刻获取具体的时间。
struct tm *localtime (__const time_t *__timer)

两者结合,获取系统当前时间的代码如下:
    time_t tim=time(NULL);
    tm* now=localtime(&tim);
    printf("\n@Time: %04d:%02d:%02d  %02d:%02d:%02d \n"
           ,(now->tm_year+1900),(now->tm_mon+1),now->tm_mday
           ,now->tm_hour,now->tm_min,now->tm_sec);

2 通过clock_gettime()获取当前时间的方法
     函数说明
int clock_gettime (clockid_t __clock_id, struct timespec *__tp)
其中 clockid_t 的值主要如下:
//绝对时间,表示系统当前时间
#   define CLOCK_REALTIME        0
//相对时间,它不受系统时间修改的影响,相对某个时刻的时间
#   define CLOCK_MONOTONIC        1
/* High-resolution timer from the CPU.  */
#   define CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID    2
/* Thread-specific CPU-time clock.  */
#   define CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID    3

支持至纳秒
struct timespec
  {
    __time_t tv_sec;        /* Seconds.  */
    long int tv_nsec;        /* Nanoseconds.  */

  };
代码如下:
    struct timespec ts;
    clock_gettime (CLOCK_REALTIME, &ts); //获取时刻
    tm* now=localtime(&ts.tv_sec);
    printf("\n@Time: %04d:%02d:%02d  %02d:%02d:%02d \n"
           ,(now->tm_year+1900),(now->tm_mon+1),now->tm_mday
           ,now->tm_hour,now->tm_min,now->tm_sec);

3 通过gettimeofday()获取当前时间的方法:
//此方法只支持至微秒
  struct timeval
  {
    __time_t tv_sec;        /* Seconds.  */
    __suseconds_t tv_usec;    /* Microseconds.  */
  };
代码如下:
  struct timeval tv;
  gettimeofday(&tv, NULL);
  tm* now=localtime(&ts.tv_sec);
    printf("\n@Time: %04d:%02d:%02d  %02d:%02d:%02d \n"
           ,(now->tm_year+1900),(now->tm_mon+1),now->tm_mday
           ,now->tm_hour,now->tm_min,now->tm_sec);

4 时间如何转为时刻,如:
    tm* now;
    time_t tick=mktime(now);

5 时刻转为UTC时间用gmtime


相关函数的说明
1time_t time(time_t *time);
This returns the current calendar time of the system in number of seconds elapsed since January 1, 1970. If the system has no time, .1 is returned.
2char *ctime(const time_t *time);
This returns a pointer to a string of the form day month year hours:minutes:seconds year\n\0.
3struct tm *localtime(const time_t *time);
This returns a pointer to the tm structure representing local time.
4clock_t clock(void);
This returns a value that approximates the amount of time the calling program has been running. A value of .1 is returned if the time is not available.
5char * asctime ( const struct tm * time );
This returns a pointer to a string that contains the information stored in the structure pointed to by time converted into the form: day month date hours:minutes:seconds year\n\0
6struct tm *gmtime(const time_t *time);
This returns a pointer to the time in the form of a tm structure. The time is represented in Coordinated Universal Time (UTC), which is essentially Greenwich Mean Time (GMT).
7time_t mktime(struct tm *time);
This returns the calendar-time equivalent of the time found in the structure pointed to by time.
8double difftime ( time_t time2, time_t time1 );
This function calculates the difference in seconds between time1 and time2.
9size_t strftime();
This function can be used to format date and time a specific format.







使用plot函数可视化F分布累积分布函数数据(R语言) 在上面的代码中,我们使用了seq()函数来生成从0到5之间,以0.1为步长的一组F值。然后,我们指定了分子自由度为3,分母自由度为8,并使用pf()函数计算了对应的F分布CDF值。在本文中,我们将介绍如何使用R语言的plot函数来可视化F分布的累积分布函数(CDF)数据。通过使用plot函数,我们可以直观地了解F分布的累积分布函数,并对F值和对应的累积概率之间的关系有更深入的认识。运行上述代码后,我们将获得一个由F值和对应的累积概率构成的图形,其中x轴表示F值,y轴表示累积概率。 阅读详情

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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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KeequenLiu
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