fs-hasher

fs-hasher:将文件切分为小的chunk并且赋予hash值

格式:

  • ./fs-hasher [-bdemMq] -p path -o hash_file -c chunking_method [-C chunking_options] -h hashing_method -z compression_method
  • 示例:在这里插入图片描述

参数:

  1. -p:读取文件的路径
  2. -c:选择chunking method,共有两种可选——fixed和variable
  3. -C:chunking method的参数
-C参数chunk method用法
csize=chunk_sizefixed设定chunk的大小,默认为4096bytes
tails=on/offfixed/variable是否将最后一个chunk的hash存储到hashfile里,默认为on
algo=random/simple/rabinvariable默认为rabin
win_size=window_sizevariable -C algo=rabin默认48bytes
match_bits=number_of_bitsvariable设定在variable中使用的bits数,默认为13bits,对应于2^13=8192bytes的chunk大小
pattern=patternvariable16进制数,默认为(0x1fff)16=(8191)10
min_csize=minimum_chunk_sizevariable在variable chunking中所允许的最小chunk大小,默认为2048bytes
max_csize=maximum_chunk_sizevariable在variable chunking中所允许的最大chunk大小,默认为16384bytes

在这里插入图片描述
与示例相比,可以看到有-q参数后,显示过程的[INF]为首的命令没有出现。
而加了-C tails=off参数后,由于没有tail chunk,处理的chunk数减少了

  1. -q:不输出处理过程的信息,只输出处理结果

  2. -e:读取文件失败后立刻退出,默认继续运行

  3. -F config_file:从config_file中读取chunking、hashing、compression的有关参数。可以有多行命令,可以允许程序在一次运行中用不同的方式来读取文件。每一行都要有chunking(-c、-C),hashing(-h),compression(-z)的参数,且还要-o参数确定输出hash_file的路径及其文件名。如有其他的指令-b、-d、-e、-F、-m、-M、-p、-q,均忽略。在行首有#的一行或者空行也忽略。
    -config_file格式举例:
    -c fixed -h murmur -z none -o ~/mine/my_hashfile

  4. -h hash_method:确定hash method,有murmur、md5、md5-64bit、md5-48bit、sha256。
    注:经测试,只有murmur能用

  5. -m:遍历树的时候忽略所有的挂载点,默认处理所有的挂载点。

  6. -M:用mmap读取文件,默认读入系统调用

  7. -o hash_file:指定输出文件的路径及文件名

  8. -d:输出调试信息在这里插入图片描述
    可以看到多出了以[DBG]为首的调试信息

  9. -u:输出帮助信息在这里插入图片描述

  10. -z compression_method:选择压缩方法,none不压缩或者zlib-def(默认)
    注:经测试 -z zlib-def不能用,所以老老实实用-z none吧

  11. -b 读取块设备,默认跳过。

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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