课下作业:改进ls的实现 一.作业要求 参见附图,改进你的ls的实现.提交代码运行截图和码云链接.…

一.要求 参见附图,改进你的ls的实现.提交代码运行截图和码云链接 二.步骤 目录 ls 功能:列出目录内容,显示文件信息 ls -l:显示当前工作目录下包含目录及属性详细信息(共7列) 第一列:文件属性(类-文件-目录) 二到四位:文件创建者权限(-代表无权限,r代表读权限,w代表写权限,x代表执行权限) 五到七位:代表同组用户权限 八到十位:其他用户权限(具有读和其他权限,没有写权限) 第二列:文件子目录数(字段数至少为2) 第三列:所有者 第四列:所属用户组 第五列:文件大小 第六列:文件…

python 模拟linux的 ls 命令 sample: python custom_ls.py -alh c:/ 选项: -a ,--all 显示所有文件,包括'.'开头的隐藏文件 -l  列表显示每个文件详细信息 -h 以人类可读的方式显示,文件大小会被换算成 K.M.G.T 或 P 的单位 path 只能接受一个path路径,需要改进. from pathlib import Path import argparse import datetime import stat import…

项目用到Ftp,搜了下现有的类库System.Net.FtpClient 貌似比较不错. 一开始用着还行,但是有个FtpServer下有8k多内容,列表需要很久(7.8s)才能刷新出来. 翻源码吧,有两个地方可以改进 FtpClient.cs 中public FtpListItem[] GetListing(string path, FtpListOption options) 方法中读取结果用while ((buf = stream.ReadLine(Encoding)) != null) s…

沙漠君在历时半年,修改无数bug,更新一票新功能后,在今天隆重推出最新改进的超级爬虫Hawk 2.0! 啥?你不知道Hawk干吗用的? 这是采集数据的挖掘机,网络猎杀的重狙!半年多以前,沙漠君写了一篇小软文,推出了Hawk.关注的人超级多有木有! Github上的小星星一下子增加到400!超多妹子在沙漠君的粉丝应援团里疯狂崇拜!然而这不是重点!重点是Hawk真的好多"小"问题... 有朋友哭诉,刚启动小鹰它就冒烟了,还是烤肉味的!好不容易把小虫虫做好,碰了一下显示器,结果小虫虫就扑街了…

环境:RHEL6.5 + Oracle 11.2.0.4 RAC 在安装RAC时,检查时缺少包 cvuqdisk-1.0.9-1,oracle提供脚本修复安装. 但在执行时报错: [root@oradb23 ~]# /tmp/CVU_11.2.0.4.0_grid/runfixup.sh Response file being used is :/tmp/CVU_11.2.0.4.0_grid/fixup.response Enable file being used is :/tmp/CVU_…

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

实现输出当前目录下的文件名 ls功能: 方法一: #include <iostream> #include <algorithm> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <dirent.h> #include <sys/types.h> #include <string.h> #include <string> using namespace std;…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.…

本数据挖掘框架在这几个月的时间内,有了进一步的功能增强 一. 超大网络的画布显示虚拟化     如前几节所述,框架采用了三级层次实现,分别是数据,抽象Node和绘图的DataPoint,结构如下:      在界面显示部分,之前并没有做过虚拟化优化,为了实现更多的功能,通过大量的事件挂接和其他操作将显示的控件与底层数据紧密耦合,因此内存回收机制几乎不起什么作用(原因见我另外一篇博客-事件的迷惑).另外,绘图控件包含很多可视化元素.这样的恶果便是当点的数量增大时,内存占用量也急剧增大,1万点时,就…