9、Linux命令使用与脚本编写全解析

Linux命令使用与脚本编写全解析

1. 重复与回忆命令

在Linux中,有时我们需要重复上一个命令并添加额外参数。例如,当 ls -l 显示的文件过多时,可使用以下命令将输出通过 more 命令进行分页显示:

!! | more

这里,bash会将两个感叹号替换为上一个命令,然后在该命令后追加 | more

回忆之前输入的命令也很简单,只需按下上箭头键,bash就会在你之前输入的命令历史中回溯。若要在命令历史中向前移动,按下下箭头键即可。

2. 常见Linux命令分类

Linux命令在shell提示符下输入,涵盖了bash shell能理解的命令以及Linux自带的命令行实用工具。以下是常见Linux命令的分类表格:
| 分类 | 命令名称 | 作用 |
| — | — | — |
| 帮助与缩写 | apropos | 查找指定关键字的在线手册页 |
| 帮助与缩写 | info | 显示指定命令的在线帮助信息 |
| 帮助与缩写 | man | 显示在线帮助信息 |
| 帮助与缩写 | whatis | 类似于apropos,但仅搜索完整的单词 |
| 帮助与缩写 | alias | 为长命令定义缩写 |
| 帮助与缩写 | type | 显示命令的类型和位置 |
| 帮助与缩写 | unalias | 删除使用alias定义的缩写 |
| 文件

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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