Linux的压缩与解压

Linux压缩解压与系统操作
本文详细介绍了Linux系统中常见的压缩与解压命令,包括.zip、.rar、.bz2、.tar.gz等格式的处理方法,以及如何使用tar、gzip、bzip2等工具进行文件打包和压缩。此外,还涵盖了Linux系统的重启与关机命令,如shutdown的不同选项及其应用。

压缩文件

文件类型: .zip .rar .bz2 .tar.gz .tar.bz2

zip -r  压缩文件名  源目录

解压: unzip 文件名

gzip (.gz格式压缩)

`gzip -r` 文件目录`    (压缩文件目录下所有的子文件,但是不能压缩目录)。
解压: `gzip -d 压缩文件`  或者   gunzip 压缩文件。其中目录要加   **-r**

bz2格式压缩

bzip2  源文件   (不保留源文件)
bzip2  -k 源文件   (保留源文件)

不能压缩目录

解压:

bzip2   -d   压缩文件
bunzip2    压缩文件

.tar.gz 解决目录不能压缩的问题
打包命令:tar

 打包:  tar -cvf  打包文件名 源文件                                     
 解包:  tar -xvf  打包文件名
 例如:tar -zcvf  **.tar.gz  **

c压缩 x解压 t参看
多文件压缩到指定的目录:tar -zcvf /tmp/text.tar.gz jp anaconda-ks.cjg压缩jp 和anaco~文件到/tmp/text.tar,gz中。

Linux的重启与关机

shutdown 选项 时间

shutdown -h -now

选项中 -c:取消前一个关机命令
-h:关机
-r :重启
需要放入后台操作shutdown -r 05:30 &
额外知识:
runlevel 当前系统什么级别。
例如 : N 3 (N为上一个,3当前级别)
{0:关机 1:单用户 2:不完全用户 3:完全多用户 4:未分配 5:图像界面 6:重启}
退出登录命令:logout

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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