Linux 解压缩命令

.tar 
解包:tar xvf FileName.tar
打包:tar cvf FileName.tar DirName
(注:tar是打包,不是压缩!)
———————————————
.gz
解压1:gunzip FileName.gz
解压2:gzip -d FileName.gz
压缩:gzip FileName
———————————————
.tar.gz 和 .tgz
解压:tar zxvf FileName.tar.gz
压缩:tar zcvf FileName.tar.gz DirName
———————————————
.bz2
解压1:bzip2 -d FileName.bz2
解压2:bunzip2 FileName.bz2
压缩: bzip2 -z FileName
———————————————
.tar.bz2
解压:tar jxvf FileName.tar.bz2
压缩:tar jcvf FileName.tar.bz2 DirName
———————————————
.bz
解压1:bzip2 -d FileName.bz
解压2:bunzip2 FileName.bz
压缩:未知
———————————————
.tar.bz
解压:tar jxvf FileName.tar.bz
压缩:未知
———————————————
.Z
解压:uncompress FileName.Z
压缩:compress FileName
———————————————
.tar.Z
解压:tar Zxvf FileName.tar.Z
压缩:tar Zcvf FileName.tar.Z DirName
———————————————
.zip
解压:unzip FileName.zip
压缩:zip -r FileName.zip DirName
———————————————
.rar
解压:rar x FileName.rar
压缩:rar a FileName.rar DirName
———————————————
.lha
解压:lha -e FileName.lha
压缩:lha -a FileName.lha FileName
———————————————
.rpm
解包:rpm2cpio FileName.rpm | cpio -div
———————————————
.deb
解包:ar p FileName.deb data.tar.gz | tar zxf -
———————————————
.tar .tgz .tar.gz .tar.Z .tar.bz .tar.bz2 .zip .cpio .rpm .deb .slp .arj .rar .ace .lha .lzh .lzx .lzs .arc .sda .sfx .lnx .zoo .cab .kar .cpt .pit .sit .sea
解压:sEx x FileName.*
压缩:sEx a FileName.* FileName
sEx只是调用相关程序,本身并无压缩、解压功能,请注意!
gzip 命令 
减少文件大小有两个明显的好处,一是可以减少存储空间,二是通过网络传输文件时,可以减少传输的时间。gzip 是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令,既方便又好用。
语法:gzip [选项] 压缩(解压缩)的文件名该命令的各选项含义如下:
-c 将输出写到标准输出上,并保留原有文件。-d 将压缩文件解压。-l 对每个压缩文件,显示下列字段:     压缩文件的大小;未压缩文件的大小;压缩比;未压缩文件的名字-r 递归式地查找指定目录并压缩其中的所有文件或者是解压缩。-t 测试,检查压缩文件是否完整。-v 对每一个压缩和解压的文件,显示文件名和压缩比。-num 用指定的数字 num 调整压缩的速度,-1 或 --fast 表示最快压缩方法(低压缩比),-9 或–best表示最慢压缩方法(高压缩比)。系统缺省值为 6。指令实例:
gzip *% 把当前目录下的每个文件压缩成 .gz 文件。gzip -dv *% 把当前目录下每个压缩的文件解压,并列出详细的信息。gzip -l *% 详细显示例1中每个压缩的文件的信息,并不解压。gzip usr.tar% 压缩 tar 备份文件 usr.tar,此时压缩文件的扩展名为.tar.gz。

来自 https://www.cnblogs.com/eoiioe/archive/2008/09/20/1294681.html

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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