linux 一块硬盘的艺术之旅----MBR分区

本文详细介绍硬盘从识别到使用的全过程,包括硬盘类型区分、分区规划、格式化操作、挂载使用及开机自动挂载设置,适合初学者快速掌握硬盘管理技能。

一块硬盘的艺术之旅

识别硬盘–>分区规划–>格式化–>挂在使用

1识别硬盘

硬盘分为: sd:SCSI设备 hd :IDE设备 vd : 虚拟设备
命令:lsblk 查看系统磁盘

2.分区规划

MBR/msdos 分区模式
可以分1-4个 主分区 或者 1-3个主分区 1个扩展分区 n个逻辑分区
/dev/sda1 第一个主分区
/dev/sda5 第一个逻辑分区

命令:fdisk /dev/vdb 给/dev/vdb 划分分区
n 创建分区
p 查看分区
d 删除分区
w 保存并退出

3.格式化

格式化 ------ 赋予空间文件系统的过程
文件系统
windows : NTFS FAT
linux : ext4 (RHEL6) xfs (RHEL7)
命令: mkfs.xfs mkfs.ext4

mkfs.ext4 /dev/vdb1 #格式化为ext4
mkfs.xfs /dev/vdb2 #格式化为xfs

4.挂载使用

命令: mount 挂载
命令: df -h 正在挂载的设备使用情况

mount /dev/vdb1 /mypart1

5.开机自动挂载

进入/etc/fstab 文件修改内容

设备路径 挂载点 类型 参数 备份标记 检测顺序
/dev/vdb1 /mypart1 ext4 defaults 0 0
/dev/vdb2 /mypart2 xfs defaults 0 0
mount -a 检查挂载

总结:

1.识别硬盘 lsblk
2.分区规划 fdisk
3.分区表刷新 partprobe
4.格式化 mkfs.ext4 mkfs.xfs blkid
5.挂载使用 mount df -h
6.开机自动挂载 /etc/fstab mount -a

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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