5、Linux 命令使用指南

Linux 命令使用指南

1. Linux 基础概念

在 Linux 系统中,有一些基础概念容易让人混淆。比如存在三个“根”相关的概念:
- “/” 目录被称为根目录,它是文件系统的起始点。
- 系统管理员被称为根用户(root user)。
- 根用户的主目录是 “/root” 目录。为避免混淆,Linux 用户常把根目录称为 “slash” 目录。

另外,“pwd” 代表打印当前工作目录。在早期 Unix 时代,显示器很少,输出常被发送到实际的打印机。由于 Unix 是 Linux 的前身,很多命令名称沿用至今。

在 Linux 里,一切皆文件,包括目录。目录是一种特殊的文件,用于存放其他目录或文件。还有 “l” 代表符号链接,类似于 Windows 系统桌面的快捷方式,它指向另一个文件。

当查看文件大小时,如果以字节为单位可能难以理解,尤其是大文件。可以使用 “-h” 选项,以人类可读的格式显示文件大小。文件的时间戳显示规则为:如果文件在过去六个月内被修改,时间戳包含月、日和时间;若超过六个月前修改,时间则被年份替代。

在命令使用方面,“rm -ri”、“rm -ir” 和 “rm -r -i” 是等效的,大多数情况下,单字符选项可以组合,且顺序无关紧要。使用 “ls” 命令时的 “-d” 选项后续会详细解释。“cp” 命令可能因文件权限问题产生错误信息,文件权限相关内容后续会有介绍,目前遇到此类错误信息无需担心。

重定向输出时,使用 “>” 重定向标准输出(stdout),“2>” 重定向标准错误输出(stderr)。实际上,官方重定向标准输出的方式是 “1>”,但

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。
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