Linux 简介

Linux 简介

引言

Linux,一个自由、开放源代码的操作系统,自1991年由芬兰赫尔辛基大学的Linus Torvalds发布以来,已经成为了全球范围内广泛使用的操作系统之一。它不仅广泛应用于个人电脑,还广泛应用于服务器、嵌入式系统以及移动设备。本文将详细介绍Linux的特点、优势、应用场景以及发展历程。

Linux的发展历程

1. Linux的起源

Linux的起源可以追溯到1980年代,当时,Unix操作系统在学术界和工业界得到了广泛应用。Unix操作系统的源代码是封闭的,只有少数人能够接触到。因此,Linus Torvalds在1985年接触到了Minix操作系统,并决定开发一个更强大的操作系统。

2. Linux的诞生

1991年8月25日,Linus Torvalds在Minix的用户论坛上发布了Linux的第一个版本。这个版本基于Minix,但与Minix相比,Linux具有更好的性能和稳定性。

3. Linux的成熟

随着Linux的不断发展,越来越多的开发者加入到Linux的开发中。1995年,Red Hat发布了第一个Linux发行版,使得Linux开始进入商业领域。此后,Debian、Ubuntu、Fedora等众多Linux发行版相继问世,Linux逐渐成为主流操作系统之一。

Linux的特点

1. 开放源代码

Linux的源代码是开放的,用户可以自由地查看、修改和分发。这使得Linux具有很高的灵活性和可定制性。

2. 稳定性和安全性

Linux经过多年的发展和优化,具有很高的稳定性和安全性。许多大型企业和机构都将Linux作为其服务器操作系统。

3. 可移植性

Linux可以运行在多种硬件平台上,包括PC、服务器、嵌入式设备等。这使得Linux具有很高的可移植性。

4. 强大的社区支持

Linux拥有一个庞大的开发者社区,用户可以在这里找到丰富的技术资源和解决方案。

Linux的优势<

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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