PHP随笔(文件操作)

1、判断文件是否存在:

file_exists(string).

<html>
<head>
<title>file_exists()函数使用实例</title>
</head>
<body>
<?php
$filename = "data.txt";
if(file_exists($filename))
{
echo "指定文件" . $filename . "存在";
}else
{
echo "指定文件" . $filename . "不存在";
}
?>
</body>
</html>

2、访问文件属性

函  数  名  作    用  参数及返回值 
filesize(string)  获取文件的大小 
参数string为一个指向文件或目录的字符型变量。函数的返回值为整型变
量,返回文件的大小(字节)。如果出错,则返回False。函数参数不能为
远程文件,返回结果会被缓存 
filetype(string)  获取文件的类型 
参数string为一个指向文件或目录的字符型变量。 函数的返回值为字符型变
量,可能出现的值有fifo、char、dir、block、link、file和unknown,返回值
会被缓存 
filemtime(string)  获取文件的修改时间 
参数string为一个指向文件或目录的字符型变量。函数的返回值为整型变
量,返回文件的修改时间 
fileatime(string)  获取文件的访问时间 
参数string为一个指向文件或目录的字符型变量。返回值为整型变量,内容
为文件的访问时间 
fileperms(string)  获取文件的权限 
参数string为一个指向文件或目录的字符型变量。返回值为整型变量,内容
为文件相应的权限,同其他这一类型的函数一样,参数不能为远程文件,
另外返回结果同样会被缓存 

测试:

<?php
$filename = "data.txt";
echo $filename . "的大小为: " . filesize($filename) . "bytes" . "<br>";
echo $filename . "的类型为: " . filetype($filename) . "<br>";
echo $filename . "的修改时为: " . date("Y年n月t日",filemtime($filename)) . "<br>";
echo $filename . "的访问时间为:" .date("Y年n月t日",fileatime($filename)) . "<br>";
echo $filename . "的权限为:" . fileperms($filename) . "<br>";
?>

输出:

data.txt的大小为: 12bytes
data.txt的类型为: file
data.txt的修改时为: 2014年3月31日
data.txt的访问时间为:2014年3月31日
data.txt的权限为:33206

3、phpinfo()的使用

如果用户需要全面了解服务器的相关信息,使用phpinfo()函数是最为方便的。

<html>
<head>
<title>
phpinfo()函数的使用实例
</title>
</head>
<body>
<?php
phpinfo();
?>
</body>
</html>

部分结果:

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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