墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
2.3k累计阅读
2.3k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
技巧管理员(2000-12-22 23:53)
〖返回〗〖转发〗
| 下面的短小的shell程序可以列出目录树, 充分利用了sed强大的模式匹配能力. 目录树形式如下: . `----shellp `----updates `----wu-ftpd-2.4 | `----doc | | `----examples | `----src | | `----config | | `----makefiles | `----support | | `----makefiles | | `----man | `----util 脚本如下： #!/bin/sh # dtree: Usage: dtree [any directory] dir=${1:-.} (cd $dir; pwd) find $dir -type d -print | sort -f | sed -e "s,^$1,," -e "/^$/d" -e "s,[^/]*/([^/]*)$,`----1," -e "s,[^/]*/,| ,g" |
Linux文件管理技巧：从列出到重命名
本文将深入探讨Linux系统中文件管理的实用技巧，包括如何列出系统文件、查看隐藏文件、以颜色显示目录内容、生成目录树图形、复制和移动文件和目录，以及如何重命名和删除文件。通过这些技巧，用户可以更有效地管理和组织Linux环境中的文件系统。
Linux下tree命令C/C++实现(以树状格式列出目录的内容)
在UNIX/LINUX系统中，tree是一个递归目录列表程序，它生成文件的深度缩进列表。在没有参数的情况下，树将列出当前目录中的文件。当给定目录参数时，树依次列出在给定目录中找到的所有文件或目录。列出找到的所有文件和目录后，树将返回列出的文件和目录总数。在没有参数的情况下，树将列出当前目录中的文件。唯一的区别是tree命令以类似树的方式输出文件和目录。注意目录的内容是如何缩进的。列出找到的所有文件/目录后，树将返回列出的文件和/或目录总数。要列出带有完整路径前缀的文件，请在tree命令中使用-f标志。
现代SerDes解剖：从CTLE/DFE到PAM4与ADC+DSP架构
高速有线通信的物理层瓶颈，正从并行总线的时钟偏斜转向串行链路的信号完整性挑战。SerDes作为解决这一问题的核心技术，其内部架构远超“并转串”的朴素认知。接收端的CTLE线性均衡与DFE判决反馈均衡，配合CDR时钟恢复，共同构成对抗信道损耗与码间干扰的关键机制。随着速率迈向56G/112G，PAM4调制以电平幅度换取带宽，而ADC+DSP架构则把均衡算法搬入数字域，实现更灵活的非线性补偿。理解这些模块如何协同工作，是调试PCIe、以太网等高速链路、优化眼图余量与抖动预算的基础，也是硬件工程师从盲目调参走向系
Linux 文件与目录管理/tree命令
一、Linux 文件基本属性 Linux系统是一种典型的多用户系统，不同的用户处于不同的地位，拥有不同的权限。为了保护系统的安全性，Linux系统对不同的用户访问同一文件（包括目录文件）的权限做了不同的规定。 在Linux中我们可以使用 ll 或者 ls –l 命令来显示一个文件的属性以及文件所属的用户和组。 第一列： 文件类型(共10个字符) +...
SPMI、PMBus、AVSBus：三大电源管理总线对比与选型指南
在现代电子系统中，电源管理是确保高性能与低功耗平衡的核心技术。其原理在于通过数字通信协议，实现电源管理单元（PMIC）与用电芯片间的精准“对话”，从而动态调整供电。这项技术的核心价值在于提升系统能效、增强可靠性并简化设计。其应用场景广泛，从智能手机、服务器到汽车电子无处不在。具体实现上，衍生出了三大主流协议：为移动嵌入式高度集成的SPMI总线、专注于工业标准监控的PMBus总线，以及追求极致实时能效的AVSBus总线。理解SPMI在复杂时序控制与PMBus在标准化配置方面的异同，是进行电源架构选型与调试的关
当Kmer遇到多倍体：复杂基因组Survey分析中的避坑指南
本文针对小麦、棉花等多倍体及高杂合复杂基因组的Survey分析，深入解析了Kmer分布图解读中的常见陷阱。文章重点探讨了如何超越理想二倍体模型，利用Smudgeplot等工具准确判断基因组倍性，并提供了从参数优化、污染判断到结果验证的全流程实战指南，帮助研究者规避错误，获得更准确的基因组大小、杂合度等关键信息。
linux使用tree列出文件目录树
linux使用tree列出文件目录树
别再只用串口助手了！用LabVIEW给STM32F103C8T6做个专属上位机（附完整源码）
本文详细介绍了如何利用LabVIEW为STM32F103C8T6开发定制化上位机，替代传统串口助手，实现高效数据交互。内容涵盖硬件架构设计、STM32固件优化、LabVIEW上位机开发技巧及工业级应用案例，特别适合需要实时数据采集与处理的工控场景。
【linux命令讲解大全】089.使用tree命令快速查看目录结构的方法
文章介绍了在Linux和UNIX系统中使用tree命令来生成目录树状图的方法。通过tree命令，用户可以快速查看目录及其子目录下的文件和文件夹，并且可以根据需要进行过滤和排序。该命令提供了多种选项，可以自定义输出格式和显示内容。通过本文的讲解和示例，读者将掌握使用tree命令来管理和分析目录结构的技巧。
微信小程序PC端兼容性实战：如何绕过限制在电脑上运行手机端小程序
本文详细解析了微信小程序在PC端的兼容性问题及解决方案，重点介绍了如何利用`wx.getSystemInfo`API检测运行环境，并通过修改User-Agent、动态环境检测与适配等技术手段实现手机端小程序在PC端的顺畅运行。文章还提供了常见兼容性问题的解决方法和调试工具推荐，帮助开发者高效应对多端适配挑战。
【八股】JUC并发编程篇
👉抽象队列同步器，就是一种锁，内部维护的是一个先进先出的双向队列，队列中存储的是排队的线程，用state来标识是否有线程获得锁【0是无锁状态】👉流程：当一个线程拿到锁后会修改state = 1，这时如果有其他线程访问则会进入队列进行排序，直到state变成0后，队头线程才会拿到锁。在对state进行修改时，用的是CAS操作，所以可以保证原子性。👉它可以实现公平锁或非公平锁【默认】，上述是一个公平锁。如果新线程和队头线程抢锁资源就是非公平锁。
linux 列出目录树 (转)
linux 列出目录树 (转)[@more@] ...
如何在不牺牲精度的前提下，把 YOLOv11 压缩到 Jetson 能跑的程度
YOLOv11 在目标检测任务中具备较强的准确性与多尺度鲁棒性，但其原始模型参数规模与计算量，对边缘设备来说并不友好，特别是面向 Jetson 这类资源受限的推理平台。本文基于实际部署场景，逐步拆解从结构层级改造、剪枝策略制定、量化导出流程，到 Jetson TensorRT 推理落地全过程。在不牺牲主干精度的前提下，最终实现 YOLOv11 推理延迟缩短 3 倍、模型体积压缩 4 倍、mAP 损失控制在 1% 以内的轻量化优化结果，并总结出一条可复用的工程路径，供工业界与边缘侧模型部署开发者参考。
常用linux脚本总结整理,Linux下一些常用的Shell脚本整理 -电脑资料
这篇文章主要介绍了Linux下一些常用的Shell脚本整理,很基础,印象不深的话随看随记:)需要的朋友可以参考下如何计算当前目录下的文件数和目录数# ls -l * |grep "^-"|wc -l ---- to count files # ls -l * |grep "^d"|wc -l ----- to count dir如何只列子目录？ls -F | grep /$ 或者 alias...
com.sap.aii.af.service.cpa.CPAObjectNotFoundException: Couldn‘t retrieve inbound binding
错误消息：错误截图：该错误通常表示在集成配置中，未找到与特定消息匹配的入站绑定（Inbound Binding）。具体而言，错误消息中的 P/S/A（Party/Service/Action）值未在配置中找到对应的入站绑定。
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
使用 tree 命令格式化输出目录结构
今天在写一个 Markdown 文件的时候需要将一个目录的结构表示出来，于是找了找有没有相关命令，找到一个叫做 tree 的命令，Windows 和 Linux 都有这个命令。Windows 10我是在 Windows 10 上用的，不过根据 这篇文章 应该在 Windows 7 和 8 上也是可以用的。用法如下：tree [Drive:[[Path] [/F] [/A]其中 /F 表示不仅输出文件
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
Linux下的基本指令
大家对比上面和下面的两个图片，可以发现，下面的信息相较于上面的信息是多出了. 和 .. 的，这里需要补充的一个知识点为：以 . 开头的目录为特殊目录，在创建一个实例化的目录的时候，都会伴随着 . 和 .. 这两个目录的生成。这里表示的为，在linux_learning的目录下，利用ls指令来显示这个目录下包含的文件，下面的code.c，hello.txt ，world.txt表示的就是目录下的三个文件。这里显示的“树”可能还不是十分的直观，大家可以尝试在自己的根目录下 \ ，去使用tree指令。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
Linux 查看文件空间占用命令汇总
1. 目录树及其每个子树的磁盘使用情况 KB 显示 du -k /home/linux MB 显示 du -m /home/linux GB显示 du -g /home/linux 常用命令 du -单位 目录 2 查看当前目录下所有目录以及子目录的大小 du -h . “.”代表当前目录下。也可以换成一个明确的路径 -h表示用K、M、G的人性化形式显示 3 查看某个目录大小 du -sh 目录名称 -s表示总结的意思，即只列出一个总结的值 du -h --max-depth..
linux命令
查看端口使用情况：netstat -ntlp 压缩文档为tar.gz格式：tar czf svn-repo.tar.gz conf 打印目录树：tree -L 2 查找文件：find /var -name "cs50ide.tar" find path filename 列出目录文件大小：ls -l /var/lib/docker/ by B ls -lh /var/lib/docke...
Linux中的15个基本‘ls’命令示例
Linux中的15个基本‘ls’命令示例 ls命令是Linux系统中最被频繁使用的命令之一，我相信ls命令一定是你进入一台Linux系统的电脑打开命令提示符后第一个使用的命令。我们每天都在频繁地使用ls命令,即使我们可能没有意识也从来用不到所有可用的选项。本文中，我们将讨论下一些基本的ls命令并且覆盖尽可能多的有关参数来讲解。 Linux的ls命令 ...
操作linux系统练习命令1-4
操作linux系统练习命令1-4 启动Linux系统，使用root用户登录 使用pwd命令，查看当前工作目录，使用ls命令查看当前目录下有哪些内容。 使用cd命令，切换到tmp目录，使用pwd命令查看当前工作目录是否改变。 使用cd命令，回到root用户家目录 使用mkdir命令，创建嵌套多层目录 test ├── dirA │ ├── dir1 │ └── dir2 └── dirB ├── dir1 └── dir2 使用tree命令，查看test目录树型结构 使用rmdir命令，删除tes
【探索Linux】—— 强大的命令行工具 P.2（Linux下基本指令）（一）
它还可以与其他命令配合使用，以获取当前工作目录的路径并将其用于其他操作，如创建文件、复制文件或更改目录等，可以通过 man pwd 命令来获取更详细的帮助文档。3. -h 或 --human-readable ：以易读的格式显示文件和目录的大小，例如使用字节、KB、MB等来表示文件大小。4. -r 或 --reverse ：反转显示的顺序，使得文件和目录按照相反的顺序排列。2. -a 或 --all ：显示所有文件和目录，包括以`.`开头的隐藏文件。
C函数ftw()
ftw遍历目录树 表头文件：#include 定义函数：int ftw(const char *dir, int (*fn) (const *file, const struct stat *sb, int flag), int depth) 函数说明：ftw() 会从参数dir指定的 目录开始，往下一层层地递归式遍历子 目录。ftw()会传三个参数给fn(), 第一个参数*file
Linux目录树
1目录树架构示意图. 2.绝对路径与相对路径 绝对路径：由根目录/开始写起的路径名，如：/home/dmtsai/.bashrc 相对路径：相对于目前路径的文件名写法。如：./home/dmtsai或../../home/dmtsai .:代表当前的目录，也可以用./表示 ..:代表上一层目录，也可以../来代表 3.请说明/bin不/usr/bin目彔所放置的执行文件有何不同之处
LINUX的目录树
转自:[url]www.iteye.com/topic/187492[/url] 目录树可以分为小的部分，每个部分可以在自己的磁盘或分区上。主要部分是根、/usr 、/var 和 /home 文件系统。每个部分有不同的目的。 每台机器都有根文件系统，它包含系统引导和使其他文件系统得以mount所必要的文件，根文件系统应该有单用户状态所必须的足够的内容。还应该包括修复损坏系统、恢复备份...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
470
扫一扫
