软连接和硬链接

1.Linux链接概念
Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。

【硬连接】
硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连接就是硬连接。硬连接的作用是允许一个文件拥有多个有效路径名,这样用户就可以建立硬连接到重要文件,以防止“误删”的功能。其原因如上所述,因为对应该目录的索引节点有一个以上的连接。只删除一个连接并不影响索引节点本身和其它的连接,只有当最后一个连接被删除后,文件的数据块及目录的连接才会被释放。也就是说,文件真正删除的条件是与之相关的所有硬连接文件均被删除。

【软连接】
另外一种连接称之为符号连接(Symbolic Link),也叫软连接。软链接文件有类似于Windows的快捷方式。它实际上是一个特殊的文件。在符号连接中,文件实际上是一个文本文件,其中包含的有另一文件的位置信息。

2.通过实验加深理解
[oracle@Linux]$ touch f1          #创建一个测试文件f1
[oracle@Linux]$ ln f1 f2          #创建f1的一个硬连接文件f2
[oracle@Linux]$ ln -s f1 f3       #创建f1的一个符号连接文件f3
[oracle@Linux]$ ls -li            # -i参数显示文件的inode节点信息
total 0
9797648 -rw-r--r--  2 oracle oinstall 0 Apr 21 08:11 f1
9797648 -rw-r--r--  2 oracle oinstall 0 Apr 21 08:11 f2
9797649 lrwxrwxrwx  1 oracle oinstall 2 Apr 21 08:11 f3 -> f1

从上面的结果中可以看出,硬连接文件f2与原文件f1的inode节点相同,均为9797648,然而符号连接文件的inode节点不同。

[oracle@Linux]$ echo "I am f1 file" >>f1
[oracle@Linux]$ cat f1
I am f1 file
[oracle@Linux]$ cat f2
I am f1 file
[oracle@Linux]$ cat f3
I am f1 file
[oracle@Linux]$ rm -f f1
[oracle@Linux]$ cat f2
I am f1 file
[oracle@Linux]$ cat f3
cat: f3: No such file or directory

通过上面的测试可以看出:当删除原始文件f1后,硬连接f2不受影响,但是符号连接f1文件无效

3.总结
依此您可以做一些相关的测试,可以得到以下全部结论:
1).删除符号连接f3,对f1,f2无影响;
2).删除硬连接f2,对f1,f3也无影响;
3).删除原文件f1,对硬连接f2没有影响,导致符号连接f3失效;
4).同时删除原文件f1,硬连接f2,整个文件会真正的被删除。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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