2021-01-10

博客介绍了网络文件系统的挂载命令,如fuse - nfs和mount - t nfs。探讨了app访问权限及网络文件系统实现问题。还列举了知名的用户空间文件系统,如ExpanDrive、GlusterFS等,并提供了fuse相关的参考资料、源码分析及使用示例等内容。

fuse-nfs -n nfs://192.168.1.1/nfs?if=wlan0 -a -u 1023 -g 1023 -U 0777 -m /mnt/nfs -t 1
挂载方式为mount -t nfs -o vers=3 192.168.1.1:/mnt/sda /mnt/sda这个命令就行了

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-fuse/index.html

待考虑问题:
app是否有访问其他app目录权限

问题:
网络文件系统如何实现?

业界用户控件文件:
比较知名的用户空间文件系统:
ExpanDrive: 商业文件系统,实现了SFTP/FTP/FTPS协议;
GlusterFS: 用于集群的分布式文件系统,可以扩展到PB级;
SSHFS: 通过SSH协议访问远程文件系统;
GmailFS: 通过文件系统方式访问GMail;
EncFS: 加密的虚拟文件系统
NTFS-3G和Captive NTFS, 在非Windows中对NTFS文件系统提供支持;
WikipediaFS : 支持通过文件系统接口访问Wikipedia上的文章;
升阳公司的Lustre: 和GlusterFS类似但更早的一个集群文件系统
ZFS: Luster的Linux版;
archivemount:
HDFS: Hadoop提供的分布式文件系统。HDFS可以通过一系列命令访问,并不一定经过Linux FUSE;

参考资料:
零拷贝 https://blog.youkuaiyun.com/jyxmust/article/details/103788607

https://zhuanlan.zhihu.com/p/68085075 优化方案j‘

fuse 内核模块
http://blog.sina.com.cn/s/blog_53689eaf0100ycib.html

github:
https://github.com/libfuse/libfuse

fuse源码分析:
https://blog.youkuaiyun.com/vah101/article/details/7836770?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.control

fuse使用及示例
https://zhoubofsy.github.io/2017/01/13/linux/filesystem-userspace-usage/

吴锦华/明鑫: 用户态文件系统(FUSE)框架分析和实战 fuse文件系统:
https://blog.51cto.com/15015138/2557243

你提供的数据是一个典型的空气质量监测数据集,包含日期、AQI 和多种污染物浓度以及污染等级。我们可以基于此数据进行统计分析、可视化或模型训练等操作。 以下是一些可以执行的常见任务和示例代码: --- ### ✅ 1. 数据加载与查看 ```python import pandas as pd # 假设你的数据存储在一个 CSV 文件中 data = pd.read_csv("air_quality_data.csv") # 查看前几行数据 print(data.head()) ``` --- ### ✅ 2. 按污染等级分组统计污染物均值 ```python grouped_stats = data.groupby('污染等级').agg({ 'PM2.5': 'mean', 'PM10': 'mean', 'CO': 'mean', 'NO2': 'mean', 'SO2': 'mean', 'O3_8h': 'mean' }).reset_index() print(grouped_stats) ``` --- ### ✅ 3. 绘制箱线图(Boxplot)比较不同污染等级下的污染物分布 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pollutants = ['PM2.5', 'PM10', 'CO', 'NO2', 'SO2', 'O3_8h'] fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(16, 10), dpi=100) axes = axes.flatten() for i, pollutant in enumerate(pollutants): sns.boxplot(x='污染等级', y=pollutant, data=data, ax=axes[i], palette="Set2") axes[i].set_title(f'{pollutant} 分布') axes[i].tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### ✅ 4. 进行显著性检验(ANOVA 或 Kruskal-Wallis) ```python from scipy.stats import f_oneway, kruskal for pollutant in pollutants: groups = [group[pollutant].values for name, group in data.groupby('污染等级')] # 正态性检验(可选) normality_results = [stats.normaltest(group) for group in groups] p_values_normal = [p for stat, p in normality_results] if all(p > 0.05 for p in p_values_normal): f_stat, p_val = f_oneway(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: ANOVA p-value = {p_val:.4f}") else: h_stat, p_val = kruskal(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: Kruskal-Wallis p-value = {p_val:.4f}") ``` --- ###
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