1、掌握 Linux Shell 脚本编程的实用指南

掌握 Linux Shell 脚本编程的实用指南

1. 作者与书籍背景

Sarath Lakshman,一位 21 岁的计算机科学与工程专业本科生,自青少年时期就迷上了 Linux。他是生活黑客、GNU/Linux 爱好者以及自由和开源软件的积极倡导者。他开发了面向 Linux 新手的用户友好型 GNU/Linux 发行版 SLYNUX,还为多个开源项目做出了贡献,如 PiTiVi 视频编辑器、Swathantra Malayalam Computing 等。他也为《Linux For You》杂志撰写了许多关于自由和开源软件技术的文章。

本书是一本关于 Linux Shell 脚本编程的实用指南,包含 110 多个简单却极其有效的脚本配方,帮助读者解决实际的脚本编程问题。书中涵盖了从基础的终端打印、数学运算到复杂的文件管理、网络操作等多个方面,适合初学者和有一定经验的用户参考。

2. 书籍内容概述

本书内容丰富,涵盖了多个方面的脚本编程知识,以下是各部分的简要介绍:
| 部分 | 内容简介 |
| ---- | ---- |
| 基础操作 | 包括在终端打印、使用变量和环境变量、进行数学计算、文件描述符和重定向、数组和关联数组、别名使用、获取终端信息、日期设置和延迟、脚本调试、函数和参数使用等基础操作。 |
| 命令运用 | 介绍了各种实用命令,如 cat 命令的文件拼接、终端会话的记录和回放、文件查找和列表、xargs 命令的使用、tr 命令的字符转换、校验和验证、排序和去重、临时文件命名和随机数生成、文件分割和重命名等。 |
| 文件处理 | 涉及文件和文件系统的操作,如生成任意大小的文件、文本文件的

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与应用,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、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过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与实践者。; 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与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与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、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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