39、进程管理与通信的实用技巧

进程管理与通信的实用技巧

1. 密码验证与终端参数保存

在进行密码验证时,可使用如下代码:

expect_user -re "(.*)\n"
send_user "\n"
if {0 !=[string compare $passwd $expect_out(1,string)]} {
    send_user "mistyped password?"
    exit
}

此代码会将用户输入的密码与预设密码进行对比,若不匹配则提示可能输错密码并退出。同时,还可以选择向用户展示刚刚输入的密码,只要用户能够拒绝该展示请求或者能在私密环境下查看,就不会存在安全风险。

使用 disconnect 命令相较于 shell 异步进程特性( & )有一个优势,即 Expect 能在断开连接前保存终端参数。当在前台启动时,Expect 会自动保存控制终端的参数,这些参数后续会在 spawn 创建新进程及其控制终端时被使用。而当异步启动(使用 & )时,由于在 Expect 获得控制权时终端已断开连接,它便没有机会读取终端参数,此时终端只能通过 stty sane 进行初始化,这会丢失诸如行和列数量等信息。

2. 断开进程的调试

调试断开的进程颇具挑战,因为 Expect 的调试器在断开的程序中无法工作,原因是调试器从标准输入读取信息,而在断开的进程中标准输入是关闭的。对于简单问题,可将日志或诊

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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