Lua基础知识四

1.53-Lua中简单模式下文件的读取
简单模式(simple model)拥有一个当前输入文件和一个当前输出文件,并且提供针对这些文件相关的操作。
简单模式在做一些简单的文件操作时较为合适。但是在进行一些高级的文件操作的时候,简单模式就显得力不从心。例如同时读取多个文件这样的操作,使用完全模式则较为合适。
打开文件操作语句如下:
file = io.open (filename [, mode])
mode 的值有:
模式 描述
r 以只读方式打开文件,该文件必须存在。
w 打开只写文件,若文件存在则文件长度清为0,即该文件内容会消失。若文件不存在则建立该文件。
a 以附加的方式打开只写文件。若文件不存在,则会建立该文件,如果文件存在,写入的数据会被加到文件尾,即文件原先的内容会被保留。(EOF符保留)
r+ 以可读写方式打开文件,该文件必须存在。
w+ 打开可读写文件,若文件存在则文件长度清为零,即该文件内容会消失。若文件不存在则建立该文件。
a+ 与a类似,但此文件可读可写
b 二进制模式,如果文件是二进制文件,可以加上b
+ 号表示对文件既可以读也可以写

-- 以只读方式打开文件
file = io.open("test.lua", "r")

-- 设置默认输入文件为 test.lua
io.input(file)

-- 输出文件第一行
print(io.read())

-- 关闭打开的文件
io.close(file)

-- 以附加的方式打开只写文件
file = io.open("test.lua", "a")

-- 设置默认输出文件为 test.lua
io.output(file)

-- 在文件最后一行添加 Lua 注释
io.write("--  test.lua 文件末尾注释")

-- 关闭打开的文件
io.close(file)

file = io.open("data1.txt","w")
io.output(file)
io.write("abc\n")--换行
io.write("abc")
io.close(file)

完全模式
通常我们需要在同一时间处理多个文件。我们需要使用 file:function_name 来代替 io.function_name 方法。以下实例演示了如同同时处理同一个文件:

-- 以只读方式打开文件
file = io.open("test.lua", "r")

-- 输出文件第一行
print(file:read())

-- 关闭打开的文件
file:close()

-- 以附加的方式打开只写文件
file = io.open("test.lua", "a")

-- 在文件最后一行添加 Lua 注释
file:write("--test")

-- 关闭打开的文件
file:close()

垃圾回收函数,一般不调用都是自动的。
Lua 提供了以下函数collectgarbage ([opt [, arg]])用来控制自动内存管理:
collectgarbage(“collect”): 做一次完整的垃圾收集循环。通过参数 opt 它提供了一组不同的功能:
collectgarbage(“count”): 以 K 字节数为单位返回 Lua 使用的总内存数。 这个值有小数部分,所以只需要乘上 1024 就能得到 Lua 使用的准确字节数(除非溢出)。
collectgarbage(“restart”): 重启垃圾收集器的自动运行。
collectgarbage(“setpause”): 将 arg 设为收集器的 间歇率 (参见 §2.5)。 返回 间歇率 的前一个值。
collectgarbage(“setstepmul”): 返回 步进倍率 的前一个值。
collectgarbage(“step”): 单步运行垃圾收集器。 步长”大小”由 arg 控制。 传入 0 时,收集器步进(不可分割的)一步。 传入非 0 值, 收集器收集相当于 Lua 分配这些多(K 字节)内存的工作。 如果收集器结束一个循环将返回 true 。
collectgarbage(“stop”): 停止垃圾收集器的运行。 在调用重启前,收集器只会因显式的调用运行。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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