linux下解压命令大全



.tar 
解包:tar xvf FileName.tar
打包:tar cvf FileName.tar DirName
(注:tar是打包,不是压缩!)
———————————————
.gz
解压1:gunzip FileName.gz
解压2:gzip -d FileName.gz
压缩:gzip FileName


.tar.gz 和 .tgz
解压:tar zxvf FileName.tar.gz
压缩:tar zcvf FileName.tar.gz DirName
———————————————
.bz2
解压1:bzip2 -d FileName.bz2
解压2:bunzip2 FileName.bz2
压缩: bzip2 -z FileName


.tar.bz2
解压:tar jxvf FileName.tar.bz2
压缩:tar jcvf FileName.tar.bz2 DirName
———————————————
.bz
解压1:bzip2 -d FileName.bz
解压2:bunzip2 FileName.bz
压缩:未知


.tar.bz
解压:tar jxvf FileName.tar.bz
压缩:未知
———————————————
.Z
解压:uncompress FileName.Z
压缩:compress FileName
.tar.Z


解压:tar Zxvf FileName.tar.Z
压缩:tar Zcvf FileName.tar.Z DirName
———————————————
.zip
解压:unzip FileName.zip
压缩:zip FileName.zip DirName
———————————————
.rar
解压:rar x FileName.rar
压缩:rar a FileName.rar DirName
———————————————
.lha
解压:lha -e FileName.lha
压缩:lha -a FileName.lha FileName
———————————————
.rpm
解包:rpm2cpio FileName.rpm | cpio -div
———————————————
.deb
解包:ar p FileName.deb data.tar.gz | tar zxf -
———————————————
.tar .tgz .tar.gz .tar.Z .tar.bz .tar.bz2 .zip .cpio .rpm .deb .slp .arj .rar .ace .lha .lzh .lzx .lzs .arc .sda .sfx .lnx .zoo .cab .kar .cpt .pit .sit .sea
解压:sEx x FileName.*
压缩:sEx a FileName.* FileName


sEx只是调用相关程序,本身并无压缩、解压功能,请注意!


gzip 命令 
减少文件大小有两个明显的好处,一是可以减少存储空间,二是通过网络传输文件时,可以减少传输的时间。gzip 是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令,既方便又好用。


语法:gzip [选项] 压缩(解压缩)的文件名该命令的各选项含义如下:


-c 将输出写到标准输出上,并保留原有文件。-d 将压缩文件解压。-l 对每个压缩文件,显示下列字段:     压缩文件的大小;未压缩文件的大小;压缩比;未压缩文件的名字-r 递归式地查找指定目录并压缩其中的所有文件或者是解压缩。-t 测试,检查压缩文件是否完整。-v 对每一个压缩和解压的文件,显示文件名和压缩比。-num 用指定的数字 num 调整压缩的速度,-1 或 --fast 表示最快压缩方法(低压缩比),-9 或--best表示最慢压缩方法(高压缩比)。系统缺省值为 6。指令实例:


gzip *% 把当前目录下的每个文件压缩成 .gz 文件。gzip -dv *% 把当前目录下每个压缩的文件解压,并列出详细的信息。gzip -l *% 详细显示例1中每个压缩的文件的信息,并不解压。gzip usr.tar% 压缩 tar 备份文件 usr.tar,此时压缩文件的扩展名为.tar.gz。
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI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植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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