tar命令与文件归档及权限管理详解

256、tar命令的用途是什么?

下面是一个使用 tar 命令的简要说明:

tar 命令用于将多个文件打包成一个 tar 格式 的文件,之后可以使用 tar 命令进行解包。该文件通常被称为 tarfile ,它原本常用于保存在磁带上,但也可以保存在其他介质(如软盘)上。

257、什么是tar文件?

tar文件是通过`tar`命令将一组文件复制到一个文件中形成的文件,通常保存在磁带上,也可以保存在软盘等其他介质上。它将多个文件打包成一个tar格式的文件,之后可以用`tar`命令解包。

258、是否可以使用tar命令在磁带以外的介质上归档文件?

可以,使用命令 $ tar -cvf ./tarfiles/projects.tar . 可将当前目录归档到名为 projects.tar 的 tar 文件中,该文件存于 tarfiles 目录,并非磁带介质,说明 tar 命令可在磁带以外介质上归档文件。

259、列出名为save.tar的tar文件中文件的命令是什么?

$ tar -tvf ./save.tar [Return]

其中选项 t 用于列出文件内容列表, v 用于在处理时列出所有信息, f 表示下一个参数是 tar 文件的存放位置。

也可以使用 Linux 替代选项:

$ tar --list --verbose --file ./save.tar [Return]

效果与 -tvf 命令相同。

260、FTP 代表什么?

文件传输协议(File Transfer Protocol)

261、开启FTP会话的命令是什么?

可以使用 ftp open 命令开启与远程主机的会话,也可以在命令行指定远程主机名,如 $ ftp server2 [Return]

262、关闭FTP会话的命令是什么?

可以使用 quit bye 命令关闭当前与远程服务器的 FTP 会话并退出 ftp,即返回 UNIX shell 级别。具体输入方式为:

ftp> quit[Return]

ftp> bye[Return]

263、保护文件不被他人访问的命令是什么?

可以使用 chmod 命令来设置文件权限以保护文件不被他人访问,例如:

  • 使用 chmod go= myfile 命令可移除组和其他用户对 myfile 文件的所有访问权限;
  • 使用 chmod o-w myfile 命令可移除其他用户对 myfile 文件的写访问权限。

264、telnet命令的用途是什么?

以下是调整为 Markdown 格式的文本内容:

`telnet` 命令允许你登录到远程服务器,就像你物理连接到该机器及其所有资源一样,例如使用服务器强大的 CPU 或特殊设备(如扫描仪、CD 存储设备或 CD 刻录机),也有助于你从家中的个人电脑访问 UNIX 服务器上的账户。

265、如何使用telnet命令,使用前需要了解什么?

## 使用方法

- 从 Windows 系统的开始菜单中选择“运行”命令。
- 输入 `telnet` 来启动该程序。
- 连接到主机并登录后,可使用转义字符(**CTRL + ]**)从远程主机切换到工作站上的 Telnet 屏幕。
- 使用 `telnet> status` 命令可显示当前连接状态。
- 登录时需输入有效的用户名和密码。

## 使用前需了解的信息

- 使用 Telnet 登录远程机器时,要确保在该系统的 shell 启动文件(如 `.profil
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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