当我打开一个100MB的文件,在文件开头附近插入1个字节,然后保存它时,会发生什么?Linux内核是否真的将所有内容都向后移动了1个字节(从而改变了每一页),然后在插入后重新保存每个字节?这似乎是非常低效的!
或者,我假设内核可以插入一个1字节的页面来保存这种插入,但我从来没有听说过这种情况。我认为所有页面都必须是标准大小(例如,4KB或4MB,但不是1字节)
我检查了许多linux/OS bk (bovet/cesati、kerrisk、tanenbaum),并尝试了一下内核代码,但似乎无法弄清楚这一点。
我收到了这个错误
The following packages have unmet dependencies:
linux-image-oem-20.04b : Depends:
linux-image-5.10.0-1049-oem but it is not going to be installed E: Unmet dependencies. Try 'apt --fix-broken install' with no packages (or specify a solution).
我几乎什么都试过了,它不允许我安装、删除或更新任何东西,我也尝试过手动安装
我想让我的项目在Linux上可用。因此,我需要替换windows.h库中的函数。
在我的terminal.cpp中,我用红色突出显示错误消息。我只想在windows中执行这个步骤(ANSI不适用于我的控制台,因此我没有跨平台的解决方案)。
在windows上,它可以工作,但是在Linux上,我得到了以下错误:
/usr/bin/ld: /tmp/ccvTgiE8.o: in function `SetConsoleTextAttribute(int, int)':
Terminal.cpp:(.text+0x0): multiple definition of `SetConsoleT
我想做以下几件事。我有这样的深度2文件层次结构:
A
| B
| | g
| | h50000
| C
其中A,B,C是文件夹。在深度级别2上,我希望删除所有没有匹配特定模式的文件的文件夹(在我的例子中,50000是模式,glob样式)。(在本例中,文件夹C只应与其内容一起删除,而A仍然保留)
在我的应用程序中,如果删除两个子文件夹都不包含匹配模式的文件名的所有文件夹,我会很好。(如果不指定删除的深度,就可以更容易地不删除A)。
我怎样才能在Linux机器上使用bash实现这个功能呢?
我正在使用ofstream和ifstream从文件中读取一个块,将它通过中间件(DDS)发布到另一个进程,而另一个进程则编写该文件的夹子。
基本上是在传输文件。这两个组件彼此不知道,可能生活在相同的硬件上,也可能生活在不同的硬件上(DDS以任何一种方式处理传输)。
但是,当我尝试使用一个大文件(> 500 my )执行此操作时,如果目标组件位于同一块板上,则会耗尽RAM (因为500 x 2= 1GB,这是我的限制)。
所以,我想从一个文件中读取一个块,删除该块文件,然后发送该块。所以我以:
A B
12345 ->
2345 -> 1
345 ->
我有一个很大的文本文件,其中包含许多特殊字符,如"$!@%#$/“以及更多字符,如果文本文件中有任何特殊字符,我希望将该行删除。我只想保留A-Z和a-z字符。
如果这就是文件..。
!Somejunk)(^%
)%(&_
this
my_file
is
*(%%$
the
they're
file
那唯一剩下的就是...
this
is
the
file
使用linux命令行工具或bash脚本或python脚本的解决方案会更好,但任何可行的解决方案都可以!
我知道在文件名周围添加空格在技术上是一个错误,但我只想知道为什么下面的代码在Windows上返回true,而在Linux上返回false:
public static void main(String[] args) {
File file = new File("some_file_that_exists "); // note the whitespace at the end
System.out.println(file.exists());
}
我在jdk1.6.0_31中使用Windows764位,在Linux2.6.18上用jdk1.6.0_06
我的系统里有三个小矮子。它们位于/usr/local/lib/python2.7//numpy、~/anaconda2 2/lib/python2.7/site-packages/numpy和~/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/numpy.。tensorflow是Python虚拟环境。
我查过版本了。我检查的方式是在numpy中有version.py文件,可以看到
# THIS FILE IS GENERATED FROM NUMPY SETUP.PY
#
# To compare versions robustly, use `numpy.lib