1、UNIX文件系统:演变、设计与实现全解析

UNIX文件系统:演变、设计与实现全解析

一、UNIX的演变历程

UNIX自面世至今已历经三十余载,从最初的软件开发平台,逐步发展成为技术工作站的首选操作系统、小型服务器的应用平台,乃至大型机级基于RISC的应用和数据库服务器的理想之选。其成功离不开文件系统的不断演进,如基于范围的分配、日志记录、数据库性能优化、对称多处理(SMP)支持、集群支持、快照、复制、网络文件系统(NFS)、安德鲁文件系统(AFS)、数据迁移、增量备份等功能的引入。

  1. 早期发展
    • 起源 :20世纪60年代末,贝尔实验室开启了UNIX的研究之旅。早期的UNIX研究版本为后续的发展奠定了基础。
    • C语言的诞生 :C语言的早期发展与UNIX紧密相连,它为UNIX的开发提供了强大的支持,使得UNIX的代码更具可移植性和灵活性。
  2. 不同版本的发展
    • BSD UNIX :伯克利软件套件(BSD)UNIX在网络方面表现卓越,其网络版本的发布推动了网络技术在UNIX系统中的应用。然而,UNIX也曾陷入法律纠纷。此后,还衍生出了NetBSD、FreeBSD和OpenBSD等操作系统。
    • Sun Microsystems与SunOS :Sun Microsystems推出的SunOS在UNIX的发展历程中具有重要地位,为后续的技术创新提供了平台。 <
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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