难题,关于批处理

wuyuanzhe 2006-11-18 01:04:45
兄弟最近有一难题困绕:
兄弟欲在win2000或xp下对一个文件(如test.txt)实现如下功能:

每天某一时刻(如下午6点),将之拷贝到文件夹backup中,
并用当前系统日期给它(backup中的)重新命名(如:命名为20061118.txt或其他有日期标志的即可),
然后判断该文件夹中距最新文件n天(如5天)以前的文件,将之删除

有两点迷惑:
1、windows中取日期的命令为date,但显示的为“当前日期:****-**-** 星期* (回车)输入新日期:(年月日)”,不知有没有什么取子串的命令可以取出日期(兄弟是菜鸟,对dos命令不是很熟,找了半天的帮助一无所获,肯请大侠帮忙)

2、不知批处理文件中如何检验文件的生成时间,并作判断(新接触批处理文件,网上的好多资料都没有讲到这一点,不知能否实现这个功能呢,恳请大侠指教)

初来此地,没多少分,以后有机会一定补上!
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wuyuanzhe 2006-11-19
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多谢多谢
收获颇多
见识颇多
还请大家以后多多指教
bill1980 2006-11-18
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是啊,不错的功用。收藏之
ztos 2006-11-18
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取时间
@echo off
for /f "tokens=1, 2, 3 delims=-/. " %%j in ('Date /T') do set FILENAME=bakup_%%j_%%k_%%l
echo %FILENAME%
@pause
lukejiang 2006-11-18
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这个可以解决你第一个问题

第二个好像社区里有了
lukejiang 2006-11-18
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copy z:\cn\stcdatabase\data_bak d:\databak\"%date:~,10%"
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/bcd7c591f755 **模式识别**是信息技术学科中的一个核心概念,其目的在于从数据中发掘出具有意义的模式或类别,从而为预测、分类及其他决策任务提供支持。 在人工智能和机器学习领域,**模式识别**被视为一项基本能力,它使系统能够识别并解析输入数据的内在构造。 **批处理感知器**作为一种早期的机器学习技术,归类于监督学习类型,主要应用于二分类场景。 这种算法建立于感知器模型之上,而感知器模型是神经网络中最基础的结构,适用于处理线性可分的数据集合。 与每次仅处理一个样本的在线感知器不同,**批处理感知器**将整个数据集作为一个单元来处理。 这种处理方式在应对大规模数据时展现出更高的效率,因为它减少了权重调整的频率,从而能够更快地逼近最优解。 在构建**批处理感知器**的过程中,通常遵循以下流程:1. **权重初始化**:算法启动时,必须为每个输入特征设定随机权重值。 2. **整体数据加载**:将全部训练样本一次性载入内存,而不是逐个进行操作。 此阶段包含计算所有样本与当前权重的偏差,并依据这些偏差来修正权重。 3. **调整机制**:借助梯度下降或其他优化手段来更新权重,目的是降低整体误差。 **批处理感知器**可能会采用批量梯度下降方法,即权重修正基于整个数据集的梯度。 4. **重复过程与终止标准**:持续执行步骤2和3,直至达到设定的迭代次数,或误差低于特定水平,或权重变动微乎其微,表明模型已达到稳定状态。 在现实操作中,**批处理感知器**可能面临以下难题:- **过拟合风险**:若模型过于复杂或训练时间过长,可能过度拟合训练数据,进而降低对新数据的适应性。 - **线性界限限制**:**批处理感知器**仅能处理...

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