5、Linux系统基础与进程管理全解析

Linux系统基础与进程管理全解析

1. Shell窗口使用

在日常操作中,命令行Shell窗口是经常会用到的工具。要打开它,可从应用程序启动器菜单中选择“System”,然后点击“Konsole (Terminal)”。Shell窗口有众多的配置选项,你可以通过设置菜单中的“Configure Profiles…”来进行访问。例如,有人喜欢白底黑字的显示风格,并且将窗口大小设置为80×25,这是因为这种设置与早期的串行CRT终端相匹配。

在文件菜单中,可以选择打开新的Shell窗口,也能在一个Shell窗口中开启多个标签页。通常同时打开两三个Shell窗口,并且在每个窗口中再打开两三个标签页是很常见的操作。

2. Linux系统特性

Linux以及类Unix操作系统具有以下重要特性:
- 多任务处理 :Linux调度器实现了真正的抢占式多任务处理。当一个异步事件使高优先级进程就绪时,它会抢占当前正在运行的进程。不过,虽然它具有可抢占性,但内核中存在相对较大的延迟,这使得它通常不太适合硬实时应用。不过,随着时间的推移,这种情况已经有了显著改善。此外,默认调度器采用“公平性”策略,让所有进程都有机会运行。
- 多用户支持 :Unix最初是作为分时系统发展起来的,允许多个用户共享一台昂贵的计算机。因此,它有许多支持隐私和数据保护的特性。Linux继承了这一传统,并在服务器环境中得到了很好的应用。
- 多处理器支持 :Linux对真正的对称多处理提供了广泛支持,多个处理器通过共享内存总线紧密耦合。在多核处理器时代,这一点

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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