5、Linux 输入输出操作详解

Linux 输入输出操作详解

1. 标准输入、标准输出和标准错误

在 Linux 系统中,通常调用 open 函数并传入文件名来获取文件描述符。不过,有三个特殊的文件描述符无需打开,它们分别是标准输入、标准输出和标准错误,在系统启动时就已处于打开状态。
- 标准输入 :是默认的输入机制,一般指键盘。
- 标准输出 :是默认的输出机制,通常是显示文本的终端。
- 标准错误 :是发送错误消息的默认设备,通常和标准输出使用同一个终端。

LibC.pas 单元中,有三个常量分别代表这三个文件描述符:

Const
{ Standard File Descriptors }
STDIN_FILENO = 0;
STDOUT_FILENO = 1;
STDERR_FILENO = 2;

下面是一个向标准错误输出写入消息的示例:

program WritingToStandardError;
uses LibC;
var
  SimpleMessage: array[0..200] of char;
begin
  SimpleMessage := 'This message is being written'+
    ' to Standard Error';
  __write(STDERR_FILENO,
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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