终端 指令使用小结

本文介绍了在Linux系统中常用的文件和目录操作命令,包括创建、移动、复制文件及文件夹等基本操作。通过实例演示了如何使用这些命令来高效地管理文件系统。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


mkdir xiaoming       创建名为小明的文件夹

cd xiaoming        进入xiaoming文件夹根目

touch day1.txt  创建名为day1的txt文件

pwd   查看当前所在路径

cp day1.txt   day1-1.txt 复制day.txt   并命名为day.txt

ls  显示根目录文件

mv day1.txt day2.txt   移动day1.txt   并命名为day2.txt

touch /tmp/newfile.txt 在tmp目录下新建一个名为new file.txt的文件

cp /tmp/newlife.tx  ./newfile.txt        (前面的地址是绝对地址,必须清楚完整;后面的./是指当前目录,是一个相对地址)

复制tmp路径下的new file.txt文件到当前目录下


注释:非文件夹的文件在移动、复制等操作时必须填写清楚文件的类型,如txt


小技巧:

目录名补全:文件/目录 部分名+Tab

显示上一次输入的命令:向上键

清除屏幕显示:clear 或者Ctrl+L

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值