Linux学习笔记四

Linux的档案权限与目录配置


任何一个档案都具有【User,Group及Others】三种身份的个别权限。


在Linux系统当中,默认情况下,所有的系统上的账号与一般身份使用者,还有那个root的相关信息,都是记录在/etc/passwd

这个档案内的。至于个人的密码则是记录在/etc/shadow这个档案下,此外,所有的组名都记录在/etc/group内。


格式,如图:


权限以三个为一组,第一组为档案拥有者的权限,如上范例,改档案拥有者可以读写,但不可执行,第二组为【同群组的权限】,

第三组为【其他非本群组的权限】。


chgrp: 改变档案所属群组

chown: 改变档案拥有者

chmod: 改变档案的权限,SUID,SGID,SBIT等等特性


使用数字代表各个权限,r:4,w:2,x:1。


对于目录而言,有x权限表示可以切换到改目录中。


w权限详解,如图:





因为根目录与开机有关,开机过程中仅有根目录会被挂载,其他分割槽是在开机完成之后才会持续的进行挂载的行为,因此

根目录下与开机过程有关的目录,就不能够与根目录放到不同的分割槽去,有以下:

/etc:配置文件

/bin:重要执行档

/dev:所需要的装置档案

/lib:执行档所需的函式库与核心所需的模块

/sbin:重要的系统执行文件






/usr目录简介,如图:




/var是安装时会占用较大硬盘容量的目录,是在系统运作后才会渐渐占用硬盘容量的目录。因为/var目录主要针对常态性变动的档案,

包括快取(cache),登录档(log file)以及某些软件运作所产生的档案,包括程序档案(lock file,run file),或者例如mysql的档

案等等,如图:



目录树架构示意图:




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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