Linux 常见压缩格式解压缩命令汇总

1.  *.z
compress [-d] filename

-d :  解压缩

 

2. *.bz2

bzip2 [-dz] filename
bzcat filename 读取压缩文件内容

-d : 解压缩

-z : 压缩

 

3. *.gz

gzip [-d#] filename

zcat filename 读取压缩文件内容

-d : 解压缩

-# : 压缩等级, 1-9, 9最为最大, 6为默认值

 

4. *.tar

tar [-zxcvfpP] filename

tar -N 'yyyy/mm/dd' /path target.tar.gz source

参数说明:
-z    :  是否具有gzip

-x    :  解开一个压缩文件

-t     :  查看tarfile里面的文件

-c    :  建立一个压缩文件

-v    :  压缩过程中显示文件

-f     :  使用文件名

-P   : 使用原文件原有的属性(属性不会依据用户而变)

-p   : 可以使用绝对路径

-N  : 比后面接的日期(yyyy/mm/dd)还要新的文件才会打包进新建的文件中

--exclude FILE :  在压缩过程中不要将FILE打包

 

 

5. *.zip

Debian:

# apt-get install zip
# apt-get install unzip

RedHat
# yum install zip

# yum install zip

 

参考文档:

http://www.cyberciti.biz/tips/how-can-i-zipping-and-unzipping-files-under-linux.html

 

6. *.rar

# apt-get install rar

# apt-get install unrar

 

 

man unrar

参考文档:

http://www.cyberciti.biz/faq/open-rar-file-or-extract-rar-files-under-linux-or-unix/

 

7. *.7z

# apt-get instal p7zip

 

man 7za

 

参考文档:

http://juliusphua.com/2010/04/how-to-uncompress-7z-files-on-ubuntu-debian-fedora/

 

 

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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