10、Linux 系统进程管理全解析

Linux 系统进程管理全解析

在 Linux 系统中,进程管理是一项至关重要的技能。当你输入一个命令名,相应的程序就会运行,并为其创建一个进程。了解如何管理这些进程对于有效地使用 Linux 系统至关重要。下面我们将详细介绍进程管理的各个方面。

1. 了解内核:首个进程

Linux 内核是每个 Linux 系统的核心。尽管你不能像管理其他进程那样直接管理内核进程(除非重启计算机),但你可以通过一些命令来了解它。其中, uname 命令就可以用来获取内核的相关信息,它有多个选项用于显示不同的信息,具体如下:
| 选项 | 说明 |
| — | — |
| -n --nodename | 显示系统的节点名,即网络主机名 |
| -s --kernel-name | 显示内核名称,在 Linux 系统上通常为 Linux |
| -v --kernel-version | 显示内核版本,通常是内核构建的日期和时间,而非实际的版本号 |
| -r --kernel-release | 显示实际的内核版本号 |
| -m --machine | 返回机器信息,可能是 CPU 代码,如 i686 或 x86_64 |
| -p --proc

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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