磁盘格式化挂载增加swap空间

本文详细介绍了在Linux系统中进行磁盘格式化、挂载及Swap分区的创建与管理的方法。涵盖了常用的磁盘格式化命令如mke2fs和mkfs.xfs,以及如何使用mount和umount命令进行磁盘挂载与卸载。此外,还深入讲解了Swap分区的作用、创建过程及其对系统性能的影响。

4.5/4.6磁盘格式化

Windows支持NTFS和fat

linux支持的是cat /etc/filesystems查看 mount可以看分区的文件系统

 

centos6和之前的版本是ext4,ext3等 格式化可以格式化成ext4等,但是默认xfs(很多不支持暂时不推荐)

格式化mke2fs命令

mke2fs -t xfs选择文件系统 ext4 ext3 xfs

mke2fs -b 2048 指定块大小4K 2K

加起来就是:mke2fs -t ext4 -b 2048 /dev/sda1 (这里出现不支持xfs)

mkfs.ext4 = mke2fs -t ext4 完全等于

要格式化成xfs就使用 mkfs.xfs来执行,因为我懂的问题加了-f强制执行(不推荐用xfs)

想看还没有挂载的分区,blkid命令(挂载后用mount看)

 

mke2fs -m 1 /dev/sdb1 指定预留空间,原始是5%

 

mke2fs -t ext4 和 mkfs.ext4 完全相同,如图

 

默认四个块对应一个inode,如果认为inode少,可以使用-i指定多少字节对应一个inode,如图

 

这里百度了些幼稚的问题,比如需不需要格式化所有分区,肯定需要啊。。。

还有需不需要格式化扩展分区,自己好搞笑。。。

4.7/4.8磁盘挂载

挂载mount:mount /dev/sdb1  /mnt/(挂载点)

操作后df -h就可以看到/mnt/,就是磁盘的挂载点,有挂载点才能写东西,如图

 

卸载磁盘,umount /dev/sdb1   -l(懒人的意思,不用cd退出)

mount -o rw(挂载成可读可写)ro(挂载成只读)remount重新挂载,使有读写功能,如图

 

需要查询的地方:defaults(意思是使用所有选项的默认值)

 

/etc/fstab/ 系统启动默认挂载那些磁盘分区都在这里,用UUID也可以挂载

 

配置开机自动挂载

因为mount挂载在重启服务器后会失效,所以需要将分区信息写到/etc/fstab文件中让它永久挂载:

vi /etc/fstab 添加blkid里面的信息到最后一行然后重启服务器,如图

 

mount扩展:http://blog.youkuaiyun.com/xiyangyang8/article/details/49725039

4.9手动增加swap交换分区空间

dd操作磁盘 if从哪里读 /dev/zero/盗零器产生o of指定写去哪 bs指定块大小

操作完swap需要格式化,特殊的格式化方法,mkswap -f /tmp/newdisk/

接下来进行挂载,swapon /tmp/newdisk/

 

不用了卸载,使用swapoff /tmp/newdisk/,free -m查看内存使用情况

 

Linux系统的Swap分区,即交换区,Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。

扩展:http://blog.youkuaiyun.com/taoyanqi8932/article/details/52955235

 

转载于:https://www.cnblogs.com/0329linux/p/7028546.html

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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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