unix环境高级编程-4.18-文件时间

本文详细介绍了Unix系统中文件的三种时间属性:最后访问时间、最后修改时间和i节点状态的最后更改时间,解释了它们的区别及如何通过ls命令进行查看。

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在unix系统中,每个文件要保持三个时间字段,他们的意义分别如下:

字段说明例子ls选项

st_atime

st_mtime

st_time

文件数据的最后访问时间

文件按数据的最后修改时间

i节点状体的最后更改时间

read

write

chmo,chown

-u

默认

-c

注意st_mtime 指的是文件内容的最后修改时间,而st_ctime指的是i节点的最后修改时间。i节点之前讲过比如文件访问权限,用户ID,文件的连接数。但没有更改文件的实质数据的内容,因为文件的i节点信息和文件的数据是分开反的。所以除了文件的数据修改时间以外,还是要更改状态时间的。

注意 系统并不保存对一个i节点 的最后一次访问时间,所以access和stat函数并不更改这三个时间里的任何一个。

 

其中 ls命令对文件时间进行排序显示。比如 -r是按照最新修改的时候先后排序。-u是按照其访问时间进行排序。-c则是按照更改状态的时间来排序。

表4-9 各种函数对存取、修改和更改状态时间的作用

上表显示了各种函数对文件三种时间的作用。4.14节说过,目录是包含目录项的文件,增加,删除或者修改目录项会影响到与其所在相关的三个时间。

这就是为什么上表中有两列。一个是引用文件或目录,另一是引用文件的父目录。

比如创建一个新文件会影响到包含此新文件的目录,也会影响到该新文件的i节点。但是读或者写只对本文件及i节点,而对目录没有影响。

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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