13、Linux 文件管理与帮助系统使用指南

Linux 文件管理与帮助系统使用指南

1. Linux 文件管理基础

1.1 文件名大小写敏感性

在 Linux 系统中,文件名大小写敏感。这意味着当你输入文件名时,必须使用正确的大小写。例如,如果文件名为 afile.txt ,而你输入 Afile.txt ,系统会提示该文件不存在。这与 Windows 或 Mac OS X 不同,在这些系统中,仅大小写不同的文件名被视为相同。在这些操作系统中,同一目录下不能有仅大小写不同的两个文件,并且可以使用任意大小写形式指定文件名。此外,Windows 会为长文件名的文件创建短文件名(8 个字符加可选的 3 个字符扩展名),而 Linux 不会创建此类替代文件名。

文件名大小写敏感性主要取决于文件系统,而非操作系统。当访问非 Linux 文件系统(如可移动磁盘、双启动计算机上的非 Linux 分区或网络文件系统)时,可能会应用不区分大小写的规则,特别是在访问常见于 Windows 计算机、外部硬盘和 USB 闪存驱动器的 FAT 和 NTFS 卷时。需要注意的是,许多 Linux 程序(如 Bash)即使在不区分大小写的文件系统上也假定文件名大小写敏感。例如,第 6 章中介绍的命令补全功能,可能只有在使用文件名记录的大小写时才会起作用。

在复制文件或目录到 FAT、NTFS、HFS + 或其他不区分大小写的文件系统时,要特别留意。如果要复制的目录中包含仅大小写不同的文件,最终磁盘上只会保留其中一个文件。

1.2 目录操作

1.2.1 创建目录

可以使用 mkdir

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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