Linux 命令集锦

本文详细介绍了在Ubuntu系统中使用du命令查看文件和目录大小的方法,包括各种选项的使用和参数说明,以及如何查看文件夹大小、当前文件夹大小等。

ubuntu里面用du查看文件大小


用法:du [选项]... [文件]...
 或:du [选项]... --files0-from=F
计算每个文件的磁盘用量,目录则取总用量。

长选项必须使用的参数对于短选项时也是必需使用的。
  -a, --all  输出所有文件的磁盘用量,不仅仅是目录
      --apparent-size 显示表面用量,而并非是磁盘用量;虽然表面用量通常会
   小一些,但有时它会因为稀疏文件间的"洞"、内部碎
   片、非直接引用的块等原因而变大。
  -B, --block-size=大小 使用指定字节数的块
  -b, --bytes  等于--apparent-size --block-size=1
  -c, --total  显示总计信息
  -D, --dereference-args 解除命令行中列出的符号连接
      --files0-from=F 计算文件F 中以NUL 结尾的文件名对应占用的磁盘空间
   如果F 的值是"-",则从标准输入读入文件名
  -H   等于--dereference-args (-D)
  -h, --human-readable 以可读性较好的方式显示尺寸(例如:1K 234M 2G)
      --si  类似-h,但在计算时使用1000 为基底而非1024
  -k   等于--block-size=1K
  -l, --count-links 如果是硬连接,就多次计算其尺寸
  -m   等于--block-size=1M
  -L, --dereference 找出任何符号链接指示的真正目的地
  -P, --no-dereference 不跟随任何符号链接(默认)
  -0, --null  将每个空行视作0 字节而非换行符
  -S, --separate-dirs 不包括子目录的占用量
  -s, --summarize 只分别计算命令列中每个参数所占的总用量
  -x, --one-file-system  跳过处于不同文件系统之上的目录
  -X, --exclude-from=文件 排除与指定文件中描述的模式相符的文件
      --exclude=PATTERN  排除与PATTERN 中描述的模式相符的文件
      --max-depth=N 显示目录总计(与--all 一起使用计算文件)
   当N 为指定数值时计算深度为N;
   --max-depth=0 等于--summarize
      --time  显示目录或该目录子目录下所有文件的最后修改时间
      --time=WORD 显示WORD 时间,而非修改时间:
   atime,access,use,ctime 或status
      --time-style=样式 按照指定样式显示时间(样式解释规则同"date"命令):
   full-iso,long-iso,iso,+FORMAT
      --help  显示此帮助信息并退出
      --version  显示版本信息并退出

[大小]可以是以下的单位(单位前可加上整数):
kB 1000,K 1024,MB 1000000,M 1048576,还有 G、T、P、E、Z、Y。

请向bug-coreutils@gnu.org 报告du 的错误
GNU coreutils 项目主页:<http://www.gnu.org/software/coreutils/>
GNU 软件一般性帮助:<http://www.gnu.org/gethelp/>
请向<http://translationproject.org/team/zh_CN.html> 报告du 的翻译错误 

你试试 du -h filename

查看文件夹大小du -sh

查看当前文件夹大小

du -sh 文件夹/文件

  du -sk 文件夹/文件

  du -sm 文件夹/文件

  查看指定文件或者文件夹的大小

  sh/sk/sm 的区别:

  sh 根据文件大小显示为nK/nM/nG  eg.  [4.0K    xxx.log]

  sk 根据文件大小显示为nK             eg.  [4.3K    xxx.log]

  sm 根据文件大小显示为nM            eg.  [7M      xxx.log]


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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