source 命令

source 命令  

source命令用法:
source FileName
作用:在当前bash环境下读取并执行FileName中的命令。
注:该命令通常用命令“.”来替代。
如:source .bash_rc 与 . .bash_rc 是等效的。
注意:source命令与shell scripts的区别是,
source在当前bash环境下执行命令,而scripts是启动一个子shell来执行命令。这样如果把设置环境变量(或alias等等)的命令写进scripts中,就只会影响子shell,无法改变当前的BASH,所以通过文件(命令列)设置环境变量时,要用source 命令。
 
source 命令 (从 C Shell 而来) 是 bash shell 的内置命令。
点命令(就是一个点符号.,从 Bourne Shell 而来) 是 source 的另一名称。

这两个命令都以一个脚本文件名为参数,该脚本将作为当前 shell 的环境执行,即不会启动一个新的子进程。所有在脚本中设置的变量将成为当前 Shell 的一部分,同样的,当前脚本中设置的变量也将作为脚本的环境。

source (或.) 命令通常用于重新执行刚修改的初始化文件,如 .bash_profile 和 .profile 等等。例如,如果在登录后对 .bash_profile 中的 EDITER 和 TERM 变量做了修改,则可以用 source 命令重新执行 .bash_profile 中的命令而不用注销并重新登录。像 .bash_profile 或其它类似的 Shell 脚本这样,文件无需可执行权限即可用 source 或点命令执行。
  
source 命令的一个妙用
  在编译核心时,常常要反复输入一长串命令,如
  make mrproper
  make menucon**
  make dep
  make clean
  make bzImage
  .......
  这些命令既长,又繁琐。而且有时候容易输错,浪费你的时间和精力。如果把这些命令做成一个文件,让它自动按顺序执行,对于需要多次反复编译核心的用户来说,会很方便。用 source 命令可以办到这一点。它的作用就是把一个文件的内容当成是 shell 来执行。
例如,先在 /usr/src/linux-2.4.20 目录下建立一个文件,取名为 make_command:
  在其中输入如下内容:
  make mrproper &&
  make menucon** &&
  make dep &&
  make clean &&
  make bzImage &&
  make modules &&
  make modules_install &&
  cp arch/i386/boot/bzImge /boot/vmlinuz_new &&
  cp System.map /boot &&
  vi /etc/lilo.conf &&
  lilo -v
  文件建立好之后,以后每次编译核心,只需要在 /usr/src/linux-2.4.20 下输入
  source make_command
  就行了。这个文件也完全可以做成脚本,只需稍加改动即可。这里主要是让大家理解 source 的用法。如果你用的不是 lilo 来引导系统,可以把最后两句话去掉。配置你自己的引导程序来引导新内核。
  shell 编程中的命令有时和 C 语言是一样的。&& 表示与,|| 表示或。把两个命令用 &&  接起来,如 make mrproper && make menucon** ,表示要第一个命令执行成功才能执行第二个命令。对执行顺序有要求的命令能保证一旦有错误发生,下面的命令不会盲目地继续执行
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与应用,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、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过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与实践者。; 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与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与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、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,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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