linux下解压命令大全

本文介绍了在Linux系统中常见的文件压缩与解压缩方法,包括.tar、.gz、.bz2等多种格式的操作命令,以及如何使用gzip命令进行高效的数据压缩。

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。

.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
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
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
解压:tar jxvf FileName.tar.bz
压缩:未知
———————————————

.Z

解压:uncompress FileName.Z
压缩:compress FileName
.tar.Z
压缩:tar Zcvf FileName.tar.Z DirName
———————————————

.zip

解压:unzip FileName.zip
压缩:zip FileName.zip DirName
———————————————

.rar

解压:rar x FileName.rar

压缩:rar a FileName.rar DirName

合并并解压到当前文件夹: unrar x file.part1.rar ./

        ( 例如:file分为part1-part5五个子文件)

有关rar的安装和详细使用说明,请参照

51cto---如何在linux下解压缩rar格式的文件压缩包

———————————————

.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.gz 和 .tgz
.tar.bz2
.tar.bz

解压:tar Zxvf FileName.tar.Z

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 

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。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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