Linux 常见命令

  • 软件操作命令(以vim编辑器为例)
    软件包管理器: yum
    安装软件:yum install vim
    卸载软件:yum remove vim
    搜索软件:yun search vim
    清理缓存:yum clean vim
    列出已安装的软件:yum list
    软件包信息:yum info vim
  • 服务器硬件
    查看内存:free -m
    硬盘:df -h
    负载:w 或者 top
    查 cpu :cat /proc/cpuinfo
  • 文件操作命令
    linux的目录结构 cd / 进入根目录。
    查看所有文件 : ls
    查看所有文件 带权限等信息: ls -al
    文件数量:ll
    创建新文件: touche nigl.txt(目标文件)
    创建文件目录:mkdir ningl(目标文件夹)
    进入命令:cd
    返回上一级: cd …/
    删除文件:rm nigl.txt
    删除文件夹:rm -rf ningl
    复制文件:cp nigl.txt ning.txt
    移动文件:mv
    显示当前路径:pwd
  • 文本编辑器 vim
    打开一个文件:vim ning.txt ,然后点击 I 键,即可插入内容。输入过程中 shift+u 撤回,编辑成功后 ESC+shift+:wq 即可保存。
    光标指向行尾:G
    指向 行首: g+g
    复制 y+y
    粘贴:P
    删除光标所在行: d+d,撤回 u
  • 文件搜索:

tail:从文件的尾部开始读;
head:从文件的头部开始读;
cat:读取整个文件;
more:分页读取;
less:可控分页;
grep:搜索关键字;
find:查找文件;
wc:统计个数;
查找:Runoob linux命令都可以学习;
读取:

  • 文件 解压命令
    tar -xzvf 目标文件
    tar -tvf 目标文件
    tar -cvf 目标文件
  • 系统用户操作
    useradd 添加用户
    adduser 添加用户
    userdel 删除用户
    passwd 设置密码
    新增用户之后,要进行提权 visudo
    %用户名 ALL=(ALL) ALL
    使用已提权的用户 进行操作 sudo + 基本名令
  • 防火墙操作
    yum install firewall 安装防火墙
    yum service firewalld start/status/stop/disable/restart
  • 文件的上传和下载
    wget url 从链接上下载
    scp 目标文件 用户名@192.168.x.x:/存放路径 本地文件上传
    scp 用户名@192.168.x.x:/目标文件路径
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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