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用C可不可写一个读取一个文件的建立日期的程序?
chengxiujing
2003-08-28 01:58:37
用C可不可以写一个读取一个文件的建立日期的程序?
要是可以的话给点提示吧!多谢了!
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用C可不可写一个读取一个文件的建立日期的程序?
用C可不可以写一个读取一个文件的建立日期的程序? 要是可以的话给点提示吧!多谢了!
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jcsun
2003-09-01
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程序片段,仅供参考:)
int get_file(FILE_TYPE *b1,FILECONF_TYPE *b2)
{
DIR *dp;
struct dirent *dirp;
struct stat f_stat ;
char longfile[100];
time_t mdate=0,fdate;
char mfile[40],ffile[40];
int i=0;
memset(b1,0,sizeof(FILE_TYPE));
if ( (dp = opendir(b2->bf_path)) == NULL) { printf("can't open %s\n",b2->bf_path);return(0); }
while ( (dirp = readdir(dp)) != NULL)
{
if (dirp->d_name[0]=='.') continue;
if ((!strcmp(dirp->d_name,"."))||(!strcmp(dirp->d_name,".."))) continue;
if (strlen(b2->bf_chkstr)>0)
{
if (strncmp(dirp->d_name,b2->bf_chkstr,strlen(b2->bf_chkstr))) continue;
}
sprintf(longfile,"%s%s",b2->bf_path,dirp->d_name);
if (stat(longfile,&f_stat)==-1) continue;
if (S_ISDIR(f_stat.st_mode)) continue;
fdate=f_stat.st_mtime ;
if (f_stat.st_mtime > b1->newfile_time)
{
b1->newfile_time=f_stat.st_mtime;
strcpy(b1->newfile_name,dirp->d_name);
b1->f_size=f_stat.st_size;
}
i++;
}
b1->current_time=time(NULL);
strcpy(b1->notes,b2->notes);
strcpy(b1->bf_path,b2->bf_path);
return(i);
}
arfi
2003-09-01
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#include <stdio.h>
#include <sys/stat.h>
#include <time.h>
void main(void)
{
struct stat fs;
stat("abcd.txt", &fs);
printf("The create time is: %s", ctime(&fs.st_ctime));
}
chengxiujing
2003-08-31
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to arfi可不可以給個更詳細點的程序?
zk33998159
2003-08-31
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干脆写好了给你,哈哈~~~
chengxiujing
2003-08-31
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有就更好了!
zwzzwz
2003-08-28
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_stat(...)
arfi
2003-08-28
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sys/stat.h包含函数
int _Cdecl stat (char *path, struct stat *statbuf);
结构struct stat中有一成员st_ctime为其建立时间(秒数,可通过ctime(st_ctime)转化格式)。
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数据集介绍:回收物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:回收物品实例分割数据集 • 图片数量:训练集:3147张图片,验证集:296张图片,测试集:142张图片,总计:3585张图片 • 分类类别: DepositRecycle(可回收物):常见的可回收物品,如塑料瓶、罐子等。 FlexiblePlastic(柔性塑料):柔软的塑料材料,如塑料袋、包装膜。 Regular_Recycle(常规回收物):标准的可回收塑料制品。 • DepositRecycle(可回收物):常见的可回收物品,如塑料瓶、罐子等。 • FlexiblePlastic(柔性塑料):柔软的塑料材料,如塑料袋、包装膜。 • Regular_Recycle(常规回收物):标准的可回收塑料制品。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片格式为JPEG/PNG,来源于实际回收场景。 二、适用场景 • 智能垃圾分拣系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分类回收物品的AI模型,提高垃圾分拣效率和准确性。 • 环保科技应用研发:集成至智能垃圾桶或回收管理系统中,提供实时物品识别功能,促进资源回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,推动AI技术在废物管理中的创新应用。 • 教育与培训:数据集可用于AI模型训练或环保教育,作为学习实例分割和物品分类的实践资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片均经过精细标注,实例分割标注准确捕捉物体轮廓。包含三种回收物品类别,覆盖不同材质和形状,具有高度多样性。 • 实际场景适配:数据来源于真实回收环境,包含各种光照和背景条件,提升模型在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。 • 任务兼容性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模
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