Linux下的基本指令

1、ls指令
语法: ls [选项][目录或文件]
功能:对于目录,该命令列出该目录下的所有子目录与文件。对于文件,将列出文件名以及其他信息。
一般我们使用ls-l 或者ll指令 显示出一些隐藏文件。
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2、pwd命令
语法: pwd
功能:显示用户当前所在的目录
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3、cd指令
语法:cd 目录名
功能:改变工作目录。将当前工作目录改变到指定的目录下。
举例:cd … : 返回上级目录
cd /home/litao/linux/ : 绝对路径
cd …/day02/ : 相对路径
cd ~:进入用户家目
cd -:返回最近访问目录
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4、touch指令
语法:touch [选项]… 文件…
功能: touch命令参数可更改文档或目录的日期时间,包括存取时间和更改时间,或者新建一个不存在的文件。
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5、mkdir指令
语法: mkdir [选项] dirname…
功能:在当前目录下创建一个名为 “dirname”的目录
常用选项:
-p, --parents 可以是一个路径名称。此时若路径中的某些目录尚不存在,加上此选项后,系统将自动建立
好那些尚不存在的目录,即一次可以建立多个目录。
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6、rmdir和rm指令
rmdir是删除空目录
语法: rmdir [-p][dirName]
适用对象:具有当前目录操作权限的所有使用者
功能:删除空目录
常用选项:
-p 当子目录被删除后如果父目录也变成空目录的话,就连带父目录一起删除
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7、cp指令
语法: cp [选项] 源文件或目录 目标文件或目录
功能: 复制文件或目录
说明: cp指令用于复制文件或目录,如同时指定两个以上的文件或目录,且最后的目的地是一个已经存在的目录,
则它会把前面指定的所有文件或目录复制到此目录中。若同时指定多个文件或目录,而最后的目的地并非一个已存
在的目录,则会出现错误信息

常用选项:
-f 或 --force 强行复制文件或目录, 不论目的文件或目录是否已经存在
-i 或 --interactive 覆盖文件之前先询问用户
-r递归处理,将指定目录下的文件与子目录一并处理。若源文件或目录的形态,不属于目录或符号链
接,则一律视为普通文件处理
-R 或 --recursive递归处理,将指定目录下的文件及子目录一并处理
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8、mv指令
mv命令是move的缩写,可以用来移动文件或者将文件改名(move (rename) files),是Linux系统下常用的命
令,经常用来备份文件或者目录。
语法: mv [选项] 源文件或目录 目标文件或目录
功能:

  1. 视mv命令中第二个参数类型的不同(是目标文件还是目标目录), mv命令将文件重命名或将其移至一个新的
    目录中。
  2. 当第二个参数类型是文件时, mv命令完成文件重命名,此时,源文件只能有一个(也可以是源目录名),它
    将所给的源文件或目录重命名为给定的目标文件名。
  3. 当第二个参数是已存在的目录名称时,源文件或目录参数可以有多个, mv命令将各参数指定的源文件均移至
    目标目录中。
    在这里插入图片描述
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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