10、Linux文件与目录管理:命令行操作全解析

Linux文件与目录管理:命令行操作全解析

1. ls命令选项详解

在Linux系统中, ls 命令是一个非常常用的命令,用于列出目录内容。它有许多选项可以改变其行为,下面为你详细介绍一些常见的选项。

1.1 长列表选项 -l
$ ls -l
-rw-r--r-- 1 user staff      3606 Jan 13  2017 report2018.txt

-l 选项会生成一个长列表,每个文件和目录各占一行,并显示关于它们的额外信息:
- -rw-r--r-- :文件类型和权限,普通文件以 - 开头,目录以 d 开头。
- 1 :文件的链接数。
- user staff :文件的所有者和所属组。
- 3606 :文件大小(字节)。
- Jan 13 2017 :文件最后修改的时间戳。
- report2018.txt :文件名称。

长列表版本的 ls 通常比默认输出更有用。

1.2 其他常用选项
选项 描述
【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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