解压缩命令

fn:filename dn:directoryname

解压
*.tar——————-tar -xvf fn
.tar.gz&.tgz———-tar -xzvf fn -C dn 解压到dn目录
*.tar.xz—————-tar -xJvf fn
.tar.bz&.tar.bz2——tar -xjf fn
*.tar.Z—————–tar -xZf fn
*.gz——————–gzip -d fn & gunzip fn
.bz & .bz2————bzip2 -d fn & bunzip fn
*.zip——————-unzip fn
*.rar——————-unrar e fn
*.7z——————–7z x -o{dn} fn
*.Z———————uncompress fn

压缩
tar -opt fn(压缩后) dn/fn(压缩前目录或文件)

tar -
c:compress压缩
x:解压
r:向压缩文档末尾追加文件
u:更新源压缩包中文件
t:查看内容
以上五个是独立的命令,解压缩要且只能用其中一个

z:gzip属性
J:xz属性,目前压缩比最高
j:bz2属性
Z:compress属性
v:显示过程
O:将文件解开到标准输出
f:最后一个参数,紧跟文件名

43M的文件夹压缩程度xz略好于gz

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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