linux目录结构(转)

I Peace开源工具:AI模型镜像下载与智能路由管理实战指南 模型文件下载是AI开发中的基础环节,涉及从远程仓库获取预训练权重和配置文件。其核心原理是通过网络传输协议实现文件分发,但常受限于网络环境和文件大小。在技术价值层面,高效的下载机制能显著提升开发效率,减少因网络问题导致的项目延迟。应用场景包括团队协作开发、持续集成环境以及网络受限区域的模型部署。针对这些需求,I Peace项目通过智能路由选择和断点续传机制,实现了多镜像源自动切换,将模型下载成功率从60%提升至95%以上。该工具特别适合处理HuggingFace等平台的模型文件,支持Stable Diffus 阅读详情

linux目录结构
   
      /bin  bin是Binary的缩写。这个目录存放着最经常使用的命令(二进制而执行文件)。
  /boot  这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件,包括一些链接文件以及镜像文件。
  /dev  dev是Device(设备)的缩写。该目录下存放的是Linux的外部设备,在Linux中访问设备的方式和访问文件的方式是相同的。
  /etc  这个目录用来存放所有的系统管理所需要的配置文件和子目录。
  /home 用户的主目录,在Linux中,每个用户都有一个自己的目录,一般该目录名是以用户的账号命名的。
  /lib  这个目录里存放着系统最基本的动态链接共享库,其作用类似于Windows里的DLL文件。几乎所有的应用程序都需要用到这些共享库。
  /lost+found 这个目录一般情况下是空的,当系统非法关机后,这里就存放了一些文件。
  /mnt  在这里面中有四个目录,系统提供这些目录是为了让用户临时挂载别的文件系统的,我们可以将光驱挂载在/mnt/cdrom上,然后进入该目录就可以查看光驱里的内容了。
  /proc  这个目录是一个虚拟的目录,它是系统内存的映射,我们可以通过直接访问这个目录来获取系统信息。这个目录的内容不在硬盘上而是在内存里,我们也可以直接修改里面的某些文件,比如可以通过下面的命令来屏蔽主机的ping命令,使别人无法ping你的机器:
  echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all
  /root  该目录为系统管理员,也称作超级权限者的用户主目录。
  /sbin    s就是Super User的意思,这里存放的是系统管理员使用的系统管理程序。
  /tmp  这个目录是用来存放一些临时文件的。

  我们要用到的很多应用程序和文件几乎都存放在usr目录下。具体来说:
  /usr/X11R6存放X-Windows的目录;
  /usr/games存放着XteamLinux自带的小游戏;
  /usr/bin存放着许多应用程序;
  /usr/sbin存放root超级用户使用的管理程序;
  /usr/doc Linux技术文档;
  /usr/include用来存放Linux下开发和编译应用程序所需要的头文件;
  /usr/lib存放一些常用的动态链接共享库和静态档案库;
  /usr/local这是提供给一般用户的/usr目录,在这里安装一般的应用软件;
  /usr/man帮助文档所在的目录;
  /usr/src Linux开放的源代码,就存在这个目录,爱好者们别放过哦;
  /var这个目录中存放着在不断扩充着的东西,我们习惯将那些经常被修改的目录放在这个目录下。包括各种日志文件。如果你想做一个网站,你也会用到/var/www这个目录。
“/”根目录部分有以下子目录:
      /usr 目录包含所有的命令、程序库、文档和其它文件。这些文件在正常操作中不会被改变的。这个目录也包含你的Linux发行版本的主要的应用程序,譬如,Netscape。
       /var 目录包含在正常操作中被改变的文件:假脱机文件、记录文件、加锁文件、临时文件和页格式化文件等
      /home 目录包含用户的文件:参数设置文件、个性化文件、文档、数据、EMAIL、缓存数据等。这个目录在系统省级时应该保留。
      /proc 目录整个包含虚幻的文件。它们实际上并不存在磁盘上,也不占用任何空间。(用ls –l 可以显示它们的大小)当查看这些文件时,实际上是在访问存在内存中的信息,这些信息用于访问系统
      /bin 系统启动时需要的执行文件(二进制),这些文件可以被普通用户使用。
     /sbin 系统执行文件(二进制),这些文件不打算被普通用户使用。(普通用户仍然可以使用它们,但要指定目录。)
     /etc 操作系统的配置文件目录。
      /root 系统管理员(也叫超级用户或根用户)的Home目录。
      /dev 设备文件目录。LINUX下设备被当成文件,这样一来硬件被抽象化,便于读写、网络共享以及需要临时装载到文件系统中。正常情况下,设备会有一个独立的子目 录。这些设备的内容会出现在独立的子目录下。LINUX没有所谓的驱动符。
      /lib 根文件系统目录下程序和核心模块的共享库。
    /boot 用于自举加载程序(LILO或GRUB)的文件。当计算 机启动时(如果有多个操作系统,有可能允许你选择启动哪一个操作系统),这些文件首先被装载。这个目录也会包含LINUX核(压缩文件vmlinuz), 但LINUX核也可以存在别处,只要配置LILO并且LILO知道LINUX核在哪儿。
      /opt 可选的应用程序,譬如,REDHAT 5.2下的KDE (REDHAT 6.0下,KDE放在其它的XWINDOWS应用程序中,主执行程序在/usr/bin目录下)
      /tmp 临时文件。该目录会被自动清理干净。
    /lost+found 在文件系统修复时恢复的文件

“/usr”目录下比较重要的部分有:
      /usr/X11R6 X-WINDOWS系统(version 11, release 6)
      /usr/X11 同/usr/X11R6 (/usr/X11R6的符号连接)
     /usr/X11R6/bin 大量的小X-WINDOWS应用程序(也可能是一些在其它子目录下大执行文件的符号连接)。 
      /usr/doc LINUX的文档资料(在更新的系统中,这个目录移到/usr/share/doc)。
      /usr/share 独立与你计算机结构的数据,譬如,字典中的词。
      /usr/bin和/usr/sbin 类似与“/”根目录下对应的目录(/bin和/sbin),但不用于基本的启动(譬如,在紧急维护中)。大多数命令在这个目录下。
      /usr/local 本地管理员安装的应用程序(也可能每个应用程序有单独的子目录)。在“main”安装后,这个目录可能是空的。这个目录下的内容在重安装或升级操作系统后应该存在。
      /usr/local/bin 可能是用户安装的小的应用程序,和一些在/usr/local目录下大应用程序的符号连接。

/proc目录的内容:
       /proc/cpuinfo 关于处理器的信息,如类型、厂家、型号和性能等。
       /proc/devices 当前运行内核所配置的所有设备清单。
       /proc/dma 当前正在使用的DMA通道。/proc/filesystems 当前运行内核所配置的文件系统。
     /proc/interrupts 正在使用的中断,和曾经有多少个中断。
       /proc/ioports 当前正在使用的I/O端口。
       举例,使用下面的命令能读出系统的CPU信息。
       cat /proc/cpuinfo
总结来说:
       · 用户应该将文件存在/home/user_login_name目录下(及其子目录下)。
       · 本地管理员大多数情况下将额外的软件安装在/usr/local目录下并符号连接在/usr/local/bin下的主执行程序。
       · 系统的所有设置在/etc目录下。
       · 不要修改根目录(“/”)或/usr目录下的任何内容,除非真的清楚要做什么。这些目录最好和LINUX发布时保持一致。
       · 大多数工具和应用程序安装在目录:/bin, /usr/sbin, /sbin, /usr/x11/bin,/usr/local/bin。
       · 所有的文件在单一的目录树下。没有所谓的“驱动符”。

linux目录架构
/   根目录
/bin    常用的命令 binary file 的目录
/boot   存放系统启动时必须读取的档案,包括核心 (kernel) 在内
     /boot/grub/menu.lst   GRUB设置
     /boot/vmlinuz   内核
     /boot/initrd     核心解压缩所需 RAM Disk
/dev    系统周边设备    
/etc    系统相关设定文件
     /etc/DIR_COLORS   设定颜色
     /etc/HOSTNAME   设定用户的节点名
     /etc/NETWORKING   只有YES标明网络存在
     /etc/host.conf 文件说明用户的系统如何查询节点名
     /etc/hosts 设定用户自已的IP与名字的对应表
     /etc/hosts.allow 设置允许使用inetd的机器使用
     /etc/hosts.deny 设置不允许使用inetd的机器使用
     /etc/hosts.equiv 设置远端机不用密码
     /etc/inetd.conf 设定系统网络守护进程inetd的配置
     /etc/gateways 设定路由器
     /etc/protocols 设定系统支持的协议
     /etc/named.boot 设定本机为名字服务器的配置文件
     /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0   设置IP
     /etc/resolv.conf    设置DNS
     /etc/X11 X Window的配置文件,xorg.conf 或 XF86Config 這两个 X Server 的设定档
     /etc/fstab    记录开机要mount的文件系统
     /etc/inittab 设定系统启动时init进程将把系统设置成什么样的runlevel
     /etc/issue 记录用户登录前显示的信息
     /etc/group 设定用户的组名与相关信息
     /etc/passwd 帐号信息
     /etc/shadow 密码信息
     /etc/sudoers 可以sudo命令的配置文件
     /etc/securetty 设定哪些终端可以让root登录
     /etc/login.defs 所有用户登录时的缺省配置
     /etc/exports 设定NFS系统用的
     /etc/init.d/   所有服务的预设启动 script 都是放在這里的,例如要启动或者关闭
     /etc/xinetd.d/ 這就是所谓的 super daemon 管理的各项服务的设定档目录
     /etc/modprobe.conf   内核模块额外参数设定
     /etc/syslog.conf   日志设置文件
/home   使用者家目录
/lib    系统会使用到的函数库
     /lib/modules   kernel 的相关模块
     /var/lib/rpm   rpm套件安装处
/lost+found    系統不正常产生错误时,会将一些遗失的片段放置于此目录下
/mnt     外设的挂载点
/media   与/mnt类似
/opt     主机额外安装的软件
/proc    虚拟目录,是内存的映射
      /proc/version   内核版本
       /proc/sys/kernel   系统内核功能
/root    系统管理员的家目录
/sbin    系统管理员才能执行的指令
/srv     一些服务启动之后,这些服务所需要取用的资料目录
/tmp     一般使用者或者是正在执行的程序暂时放置档案的地方
/usr     最大的目录,存许多应用程序和文件
    /usr/X11R6:   X-Window目录
    /usr/src:    Linux源代码
    /usr/include:系统头文件
    /usr/openwin 存放SUN的OpenWin
    /usr/man 在线使用手册
    /usr/bin           使用者可执行的 binary file 的目录
    /usr/local/bin     使用者可执行的 binary file 的目录
    /usr/lib           系统会使用到的函数库
    /usr/local/lib     系统会使用到的函数库
    /usr/sbin          系统管理员才能执行的指令
    /usr/local/sbin    系统管理员才能执行的指令
/var   日志文件
    /var/log/secure    记录登入系统存取资料的档案,例如 pop3, ssh, telnet, ftp 等都会记录在此案中
    /var/log/wtmp      记录登入者的信息资料, last
    /var/log/messages 几乎系统发生的错误信息
    /var/log/boot.log 记录开机或者是一些服务启动的时候,所显示的启动或关闭信息
    /var/log/maillog   记录邮件存取或往來( sendmail 与 pop3 )的使用者记录
    /var/log/cron       记录 crontab 這个例行性服务的內容
    /var/log/httpd, /var/log/news, /var/log/mysqld.log, /var/log/samba, /var/log
 
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【转】 Linux下目录结构

装完Linux,首先需要弄清Linux 标准目录结构 / root —启动Linux时使用的一些核心文件。如操作系统内核、引导程序Grub等。 home —存储普通用户的个人文件 ftp — 用户所有服务 httpd samba user1 user2 bin —系统启动时需要的执行文件(二进制) sbin —可执行程序的目录,但大多存放...

weixin_30421525的博客 79

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

(转)linux 目录结构及其含义

原文地址:http://www.keepsimply.org/2012/02/03/linux-%E7%9B%AE%E5%BD%95%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%90%AB%E4%B9%89/ 引:1.今天是农历大年初一,在这里小弟祝各位兄弟姐妹新年快乐,事事顺利,心想事成。2.昨天在看《鸟哥的 linux 私房菜(第三版)》 6...

a551546150的博客 177

【转】linux目录结构

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_34378969的博客 72

[转]Linux 目录结构及主要内容

“/”根目录部分有以下子目录: /usr 目录包含所有的命令、程序库、文档和其它文件。这些文件在正常操作中不会被改变的。这个目录也包含你的Linux发行版本的主要的应用程序,譬如,Netscape。 /var 目录包含在正常操作中被改变的文件:假脱机文件、记录文件、加锁文件、临时文件和页格式化文件等 /home 目录包含用户的文件:参数设置文件、个性化文件、文...

weixin_30516243的博客 72

(转) linux目录结构详细介绍

转自:http://yangrong.blog.51cto.com/6945369/1288072 目录 1、树状目录结构图 2、/目录 3、/etc/目录 4、/usr/目录 5、/var/目录 6、/proc/目录 7、/dev/目录 该文章主要来自于网络进行整理。 目录结构参考地址: http://www.hudong.com/wiki/lin...

a422821906的博客 149

转:linux目录结构及主要内容。

Linux 目录结构及主要内容 1 “/”根目录部分有以下子目录:     /usr 目录包含所有的命令、程序库、文档和其它文件。这些文件在正常操作中不会被改变的。这个目录也包含你的Linux发行版本的主要的应用程序,譬如,Netscape。     /var 目录包含在正常操作中被改变的文件:假脱机文件、记录文件、加锁文件、临时文件和页格式化文件等     /home 目录包含用户的文件

qianzongming的专栏 504

Linux文件系统的目录结构详解(转)

Linux文件系统的目录结构详解(转) 原文链接https://www.cnblogs.com/cyjaysun/p/4462325.html 一、前 言 文章对Linux下所有目录一一说明,对比较重要的目录加以重点解说,以帮助初学者熟练掌握Linux的目录结构。 二、目 录 1、什么是文件系统 2、文件系统的类型 3、目录结构的详细解读 4、一些重要子目录的解读 5、附录:目录结...

weixin_42525096的博客 341

Linux目录结构-转

 原文:http://os.51cto.com/art/200802/65783.htm       随着Linux的不断发展,越来越多的人开始使用Linux,对于那些刚刚接触的人来说,恐怕最先感到困惑的就是那些“不明不白”的目录了。如果想熟练使用Linux,让Linux听命于自己,就必须掌握这些目录,下面就以Xteam公司的最新产品——XteamLinux 4.0为例,介绍一下在该系统下的目录...

zk1878的专栏 119

Linux 目录结构(转)

对于每一个Linux学习者来说,了解Linux文件系统的目录结构,是学好Linux的至关重要的一步.,深入了解linux文件目录结构的标准和每个目录的详细功能,对于我们用好linux系统只管重要,下面我们就开始了解一下linux目录结构的相关知识。 当在使用Linux的时候,如果您通过ls –l / 就会发现,在/下包涵很多的目录,比如etc、usr、var、bin ... ... 等目录,而在...

weixin_33882443的博客 82

linux 目录结构(转)

原文:http://www.centoscn.com/CentOS/2014/1222/4347.html linux 目录结构 /:根目录,一般根目录下只存放目录,不要存放文件,/etc、/bin、/dev、/lib、/sbin应该和根目录放置在一个分区中/bin:/usr/bin:可执行二进制文件的目录,如常用的命令ls、tar、mv、cat等。/boot:放置li...

weixin_30897079的博客 195
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