Hacker基础之Linux篇:基础Linux命令八

本文详细介绍Linux环境下tar命令的使用方法,包括打包、压缩、解压缩等操作,以及各种选项的具体含义。通过实例演示如何备份网站文件及图片,并提供常见压缩格式的处理方式。

我们开始学习Linux压缩和打包基础

tar

Linux中,打包和压缩是分两步完成的

打包

打包是将多个文件归并到一个文件中

tar -cvf test.tar test/

其中

-c 打包选项
-v 显示打包进度
-f 使用档案未见

压缩

gzip test.tar

这个命令将会生成test.tar.gz

解压缩

gunzip test.tar.gz
解包
tar -xvf test.tar

其中

-x 解包选项

搞清楚这些概念之后我们再来看tar

使用该命令时,主选项是必须要有的,它告诉tar要做什么事情,辅选项是辅助使用的,可以选用

tar命令使用介绍:
命令格式:tar [主选项+辅选项] 文件或者目录
命令功能:打包和压缩文件你
命令的常用参数选项说明
主选项:
c 创建新的档案文件,如果用户想备份一个目录或是一些文件,就要选择这个选项,相当于打包。
x 从档案文件中释放文件,相当于拆包。
t 列出档案文件的内容,查看已经备份了哪些文件。

[特别注意,在参数的下达中, c/x/t 仅能存在一个,不可同时存在,因为不可能同时压缩与解压缩]

辅助选项:
-z 是否具有gzip的属性
-j  是否同时具有bzip2的属性
-v  压缩的过程中显示文件
-f  使用档名,请留意,在f之后要立即接档名喔
-p 使用原文件的原来属性(属性不会依据使用者而变)
--exclude FILE  排除FILE文件

常用情景如下

1.备份网站,假如我们有一个网站在/var/www/html下,我们可以这样备份它

cd /var/www
tar -cvf html.tar html/

2.亦或者我们只想备份图片

tar -cf all.tar html/*.jpg

3.当你觉得还得备份Gif时候

tar -rf all.tar html/*.gif

-r 表示追加

4.过了好久你想看看包文件里面有那些文件,你可以这样

tar -tf all.tar

下面是一些常用的压缩格式和解压命令

.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 FileName.zip DirName
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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