Linux常用压缩和解压操作汇总

本文深入解析了文件压缩与解压缩的基本概念,详细介绍了.tar、.gz、.tar.gz、.tar.bz2和.zip格式的使用方法,并通过实际操作演示了如何进行压缩、解压和查看文件,旨在帮助读者快速掌握这些实用技能。
假定当前目录下有一project文件夹,里面有若干文件。

.tar
压缩:tar cvf project.tar project/
解压:tar xvf project.tar
查看:tar tvf project.tar
说明:仅打包,不会压缩,常用于快速打包。

.gz
压缩:gzip project.tar
解压:gzip -d project.tar.gzgunzip project.tar.gz
查看:gzip -l project.tar.gz
说明:针对单个文件,常将.tar格式压缩成.tar.gz格式。

.tar.gz/.tgz
压缩:tar czvf project.tar.gz project/
解压:tar xzvf project.tar.gz
查看:tar tvf project.tar.gz

.tar.bz2
压缩:tar czvf project.tar.bz2 project/
解压:tar xzvf project.tar.bz2
查看:tar tvf project.tar.bz2

.zip
压缩:zip -r project.zip project/
解压:unzip project.zip

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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