12、Linux编程中的临时文件、用户信息、主机信息与日志记录

Linux编程中的临时文件、用户信息、主机信息与日志记录

临时文件

在编程过程中,程序常常需要使用文件形式的临时存储。这些临时文件可以保存计算的中间结果,或者作为关键操作前文件的备份副本。例如,数据库应用在删除记录时可以使用临时文件,该文件收集需要保留的数据库条目,处理结束后,临时文件成为新的数据库,而原始数据库则被删除。

不过,使用临时文件存在一个隐藏的弊端。必须确保应用程序为临时文件选择唯一的文件名,否则可能会出现问题。由于Linux是多任务系统,其他程序可能会选择相同的文件名,从而导致相互干扰。

生成唯一文件名

可以使用 tmpnam 函数生成唯一的文件名:

#include <stdio.h>
char *tmpnam(char *s);

tmpnam 函数返回一个与现有文件不同的有效文件名。如果字符串 s 不为空,文件名也会写入该字符串。多次调用 tmpnam 会覆盖用于返回值的静态存储,因此如果要多次调用 tmpnam ,使用字符串参数是很有必要的。该字符串长度至少为 L_tmpnam (通常约为20个字符)。在单个程序中, tmpnam 最多可调用 TMP_MAX 次(至少几千次),每次都会生成不同的文件名。

同时命名和打开临时文件

如果要立即

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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