linux常用命令总结

本文是本人在工作过程中经常用到的一些命令的总结,学会使用一些命令会增加工作效率呢!


1.把很长的目录定义为变量

终端下直接输入export cache=/www/adf/sys/cache,回车对当前用户生效,登出后失效。

打开/etc/profile全局配置文件,加入一行:export cache=/www/adf/sys/cache,重新登录后对所有用户生效。

如不重新登录想要生效,使用命令source

还可以打开用户配置文件,进行修改,重新登录后对该用户生效。


使用echo $变量名 查看变量值


2.定义别名alias

同理,可以终端直接输入

或者更改配置文件


3.scp拷贝文件

用于远程服务器的互拷。基本用法:

scp /path/to/local.zip user@example.com:/home/user/ 本地文件拷贝到远程

远程拷贝到本地呢?

scp user@example.com:/path/to/local.zip /home/user/  

如果端口不是默认的22怎么办?比如是8000

scp -P 8000 /path/to/local.zip user@example.com:/home/user/

注意是大写的P哟,小写的p参数含义如下:

-p' Preserves modification times, access times, and modes from the original file.

更详细的内容,看这里的在线使用手册吧!


unix时间戳转换成普通时间:

date -d "@1399945725"
Tue May 13 09:48:45 CST 2014

反之,

date +%s -d "2014-05-19 10:25:30"
1400466330

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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