说检查点,其实就是对过去历史的记录，可以认为是log.不过这里进行了简化.举例来说,我现在又一段文本.文本里放有一堆堆的链接地址.我现在的任务是下载那些地址中的内容.另外因为网络的问题或者网站的问题,每次下载可能不会非常的成功.有可能出现断链或者socket异常错误。不过不管产生什么样的错误，我都希望我的程序能够一直跑下去。或者能停掉后，继续从为下载的链接处跑。而不是从开始的地方跑。这个问题非常简
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2024-07-03 21:22:07
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import osimport timefilename = "test.txt"info = os.stat(filename)if time.time()-info.st_mtime > 600:#10分钟 print "done"else: print "modify"
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2015-04-14 17:48:00
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很多时候我们需要检测某个文件夹下的文件变化，但是一个文件夹目录下的文件甚多，逐一检测十分麻烦，因此希望通过脚本实现自动化检测文件更新、变化情况。 当前检测文件是否更新的办法，主要是有两类，一类是根据文件最后修改日期进行判断；还有一类是根据文件大小进行判断，如果文件大小发生了改变，那么证明文
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2023-08-30 09:47:16
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python 全栈开发，Day26(hashlib文件一致性,configparser,logging,collections模块,deque,OrderedDict) 一、hashlib文件一致性校验为何要进行文件一致性校验？为了确保你得到的文件是正确的版本，而没有被注入病毒和木马程序。例如我们经常在网上下载软件，而这些软件已经被注入了一些广告和病毒等，如果不进行文件与原始发布商的一致
## 实时检测文件更新的Python实现
### 1. 整体流程
首先我们来看一下整件事情的流程，可以用以下表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
PROCESS {
+ 步骤1：监测文件更新
+ 步骤2：获取更新的文件
+ 步骤3：处理更新的文件
}
```
### 2. 具体步骤及代码实现
####
原创
2024-04-01 05:59:23
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本文来自于对3GPP TS 24.501 的学习。General message format and information elements coding一、NAS消息格式每个5GS NAS消息都是3GPP TS 24.007 [11]中定义的标准L3消息。1、普通的5GS NAS消息结构 a plain 5GS NAS message
extended protocol di
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2023-09-26 17:50:02
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{
"des":"阿里云文件存储NAS是一个可共享访问，弹性扩展，高可靠，高性能的分布式文件系统。
广泛应用于容器存储、大数据分析、Web 服务和内容管理、应用程序开发和测试、
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2023-08-28 15:36:35
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6 个答案:答案 0 :(得分：3)在数据库中，除非您不关心关于数据完整性。如果您将文档存储在数据库之外，那么将缺少文档，并且不会在以后删除链接。您的备份/还原方案要复杂得多：您无法确保所有数据都来自同一时间点。SQL Server 2008中的FILESTREAM现在使其高效(而其他RDBMS也具有这样的功能)答案 1 :(得分：3)SQL Server 2008在存储和提供大型文档方面相当不错
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2024-09-29 21:57:29
28阅读
# Java检测文件是否更新
在Java编程中，有时候我们需要检测一个文件是否被更新过。这种情况在许多应用程序中都很常见，比如备份软件、自动同步工具等。本文将介绍如何使用Java来检测文件是否更新，并给出相应的代码示例。
## 为什么需要检测文件是否更新？
文件的更新可以包括内容的修改、重命名、删除等操作。在某些情况下，我们需要知道文件是否被更新，以便进行相应的处理。例如，在备份软件中，我们
原创
2023-11-23 10:40:02
183阅读
# 如何使用 Python 获取 NAS 文件列表
在现代的工作环境中，网络附加存储（NAS）设备为我们提供了集中管理和存取文件的便捷方式。而使用 Python 来获取 NAS 上的文件列表可以帮助我们自动化文件管理。本文将带你通过一步一步的方式来实现这个功能。
## 流程概述
首先，让我们了解整个流程。下面是一个步骤表，展示我们将按照的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-12 04:48:32
214阅读
1.NAS-FPN论文：https://arxiv.org/abs/1904.07392;Git非官方开源代码：https://github.com/DetectionTeamUCAS/NAS_FPN_Tensorflow；NAS-FPN结构并不复杂，基本沿用了RetinaNet的网络架构：1. Backbone网络生成feature maps；2.用NAS-FPN取代原有人工...
原创
2021-08-13 09:51:42
867阅读
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9521517目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，许多研究人员已经应用水平边界框来定位图像中的物体。 水平边界框的使用可以使候选区域的表示更加简洁直观。 在许多基于深度学习的方法中，往往需要大量标记样本来训练目标检测器模型，使用轴平行标记框可以大大提高标记效率，快速
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2024-05-27 20:52:46
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文章目录文件和目录路径Files文件系统路径监听文件查找与读写 自 Java7 开始，Java 终于简化了文件读写的基本操作，新增了 java.nio.file 库，通过与 Java8 新增的 stream 结合可以使得文件操作变得更加优雅文件和目录路径java.nio.file.Paths 类包含一个重载方法 static.get()，可以接受一系列 String 字符串或一个统一资源标识符
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2023-07-19 12:28:08
121阅读
一、返回一个目录下所有文件的绝对路径的列表（只关心文件，不要子目录，但是子目录里的文件也都要返回）import os
def mywalk(path):
'''
返回给定路径下所有文件的绝对路径列表，包括子目录中的文件，但是不要子目录的路径
:参数 path:绝对路径
'''
#创建一个空列表，用于存储文件的绝对路径
files_list
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云文件存储NAS是一个可共享访问，弹性扩展，高可靠，高性能的分布式文件系统。广泛应用于容器存储、大数据分析、Web 服务和内容管理、应用程序开发和测试、媒体
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2023-12-04 19:16:20
42阅读
前段时间买了个树莓派4，想着玩一玩，搭了个Kodi，然后觉得缺个人云盘，主要是为了存一些音乐和mv。期望能够在局域网下使用，同时能够挂在外网穿透内网。尝试samba开始太年轻，不晓得smb协议是不能改端口的。而445现在基本被封死了。嗨皮的搭建好了，在局域网下使用起来，感觉挺方便的。然后开始frp进行内网穿透的时候出现了问题，经过大佬的指点才知道smb协议是不能修改端口的所以只好pass掉。开始搭
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2024-01-10 13:20:48
77阅读
一：前言一般使用MD5值去判断文件是否有更新，每一个文件都对应着一个唯一的MD5码我们可以存储当前文件的MD5值，当每次进入游戏时再次获取此文件的MD5值与存储的MD5值进行比对，如果不一致则需要更新二：代码实现using System;using System.Security.Cryptography;using System.Text;using UnityEngine;using System.IO;/// <summary>/// MD5工具/// &l
原创
2021-07-08 15:46:06
921阅读
一、NAS概念NAS被定义为一种特殊的专用数据存储服务器，英文全称为NetworkAttachedStorage，可译为网络附加存储，是一种专用网络数据存储备份器。可提供跨平台文件共享功能，它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。NAS能够满足那些希望降低存储成本但又无法承受SA
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2024-01-27 20:38:46
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目标检测也能用神经架构搜索，这是一个自动搜索的特征金字塔网络。神经架构搜索已经在图像识别上展现出很强的能力，不论是可微架构搜索的速度，还是基于强化学习搜索的准确度，很多时候自动架构搜索已经超越了我们手动设计的版本。与此同时，学习视觉的特征表示是计算机视觉中的一个基本问题。不论是图像分类还是目标检测，抽取图像特征才是最首要的。在过去几年里，用于图像分类和目标检测的深度卷积网络在架构搜索方面取得了很大
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2024-03-06 11:22:04
202阅读
一、目标检测之NASNetLearning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.07012
论文代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/nasnet
二、N
