5、Linux 与 Unix 安全特性总结

Linux 与 Unix 安全特性总结

1. 进程相关

在 Linux 中,若要确切了解每个进程的属性,最权威的来源是 Linux 源代码,特别是 /usr/include/linux/sched.h task_struct 的定义。

创建新进程的通用方法是使用 fork(2) 调用。BSD 引入了一种变体 vfork(2) 作为优化技术,但建议尽量避免使用它。Linux 支持独特的 clone(2) 调用,它的工作方式与 fork(2) 类似,但允许指定要共享的资源,如内存、文件描述符等。不同的 BSD 系统实现了 rfork() 系统调用,虽然语义不同,但基本思想相同,都是创建对共享资源有更严格控制的进程。不过,可移植程序应尽量避免直接使用这些调用,而是依赖使用这些调用实现线程的线程库。

以下是创建进程相关系统调用的对比:
| 系统调用 | 说明 | 建议 |
| ---- | ---- | ---- |
| fork(2) | 通用的创建新进程方法,复制现有进程 | 推荐使用 |
| vfork(2) | BSD 引入的优化变体 | 尽量避免使用 |
| clone(2) | Linux 独特的调用,可指定共享资源 | 按需使用 |
| rfork() | 部分 BSD 系统实现,对共享

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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