APUE笔记-系统数据文件和信息

博客围绕系统数据文件和信息展开,介绍了passwd结构体及相关函数,还进行了实现getpwnam读取文件的实验。阐述了系统标识相关函数,如uname、gethostname。此外,讲解了时间和日期相关内容,包括全局变量jiffies、时间转换函数等。

系统数据文件和信息

passwd结构体(#include<pwd.h>)

这个结构体的字段也就是/ect/passwd中看到的字段

root:x:0:0:root:/root:/bin/bash

bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin

daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin

/etc/passwd中一行记录对应一个用户,分为7个字段: 
用户名:加密口令:用户标ID:组ID:注释字段:初始工作目录:初始Shell

函数:getpwuid   getpwnam返回passwd结构体的指针

setpwent()用来将getpwent()的读写地址指回密码文件开头。

实验:自己实现getpwnam,读取/etc/passwd文件

结果:

name:samba
pw_dir:/home/samba
pw_shell:/bin/bash

  1 #include <stdio.h>                                                                                                                                
  2 #include "apue.h"
  3 #include <pwd.h>
  4 
  5 struct passwd *mygetpwnam(char *name)
  6 {
  7     struct passwd *ptr;
  8     setpwent();
  9     while((ptr = getpwent())!=NULL)
 10     {
 11         if(strcmp(name,ptr->pw_name)==0)
 12             break;
 13     }
 14     endpwent();
 15     return ptr;
 16 }
 17 
 18 
 19 int main()
 20 {
 21     struct passwd *ptr;
 22     char name[]="samba";
 23     ptr = mygetpwnam(name);
 24     printf("name:%s\n",ptr->pw_name);
 25     printf("pw_dir:%s\n",ptr->pw_dir);
 26     printf("pw_shell:%s\n",ptr->pw_shell);
 27     exit(0);
 28 }

附属组ID,一个用户可以同时属于多个组。

系统标识

int uname(struct utsname*name)

gethostname(char *name,int namelen)

struct utsname
  { char sysname[_UTSNAME_SYSNAME_LENGTH];//当前操作系统名
   char nodename[_UTSNAME_NODENAME_LENGTH];//网络上的名称
   char release[_UTSNAME_RELEASE_LENGTH];//当前发布级别
   char version[_UTSNAME_VERSION_LENGTH];//当前发布版本
   char machine[_UTSNAME_MACHINE_LENGTH];//当前硬件体系类型
  };

时间和日期

全局变量jiffies用来记录自系统启动以来产生的节拍的总数

开启动时,内核将该变量初始化为0,此后,每次时钟中断处理程序都会增加该变量的值。

time:返回1970年那个时间到现在的秒数,根据jiffies计算。

ctime把秒数转换成固定格式

gmtime和localtime把time的时间变成tm结构体
gmtime国际时间
localtime本地时间

mktime把tm结构体转换成time_t

asctime把tm转换成固定格式字符串

strftime把tm转换成可变格式字符串

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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