Linux基础-硬盘挂载

使用parted工具
fdisk -l #查看确认新添加硬盘
parted /dev/sdb #选择sdb这块硬盘(新添加)
print #列出当前分区信息

在这里插入图片描述

mklabel #创建分区表
msdos/gpt #选择分区方式(当硬盘大于2T 则需要用gpt方式分区 默认是msdos)
mkpart
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#列出当前分区信息(检查)
q #退出
mkfs.ext4 /dev/sdb1 #利用ext4格式化sdb1分区
mount /dev/sdb1 /data1 #挂载sdb1到/data1目录
df -hT #查看详细分区信息
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blkid /dev/sdb1 #查看sdb1 的uuid
vim /etc/fstab #添加到自动加载目录
UUID=6e87086c-1978-4df0-ae25-c5641ffe2e55 /data/1 ext4 defaults 0 0
在这里插入图片描述
例:
阿里云挂载云盘
lsblk -f (lsblk) # 查看挂载情况
fdisk -l 命令 #检查当前数据云盘情况
fdisk /dev/XXX(查看到的云盘)
输入n,p,1,回车,回车,wq,保存退出 #分一个分区并保存退出
mkfs.ext4 /dev/XXX1 #以ext4格式化分区
mount /dev/XXX1 /data #挂载到/data目录下
vim /etc/fstab #添加到自动加载目录

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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