21、Linux文件、目录和存档管理全解析

Linux文件、目录和存档管理全解析

1. 概述

在Linux系统里,所有文件都被组织到目录中,这些目录又以层次结构相互连接,形成一个整体的文件结构。引用一个文件时,不仅要依据其名称,还要考虑它在文件结构中的位置。你可以随意创建新的目录,为文件结构增添更多层次。Linux文件命令能够执行复杂的操作,例如移动或复制整个目录及其子目录。像 find cp mv ln 这类文件操作命令,可用于定位文件,并将其从一个目录复制、移动或链接到另一个目录。在KDE和GNOME桌面环境中使用的Konqueror和Nautilus等桌面文件管理器,通过图标、窗口和菜单提供图形用户界面,实现与命令行相同的操作。不过,无论使用命令行还是图形界面文件管理器,底层的文件结构都是一致的。

此外,虽然不属于Linux文件结构的一部分,但有一些特殊工具可用于访问Windows分区和软盘,它们的操作格式与Linux文件命令相似。存档则用于备份文件或将多个文件打包,方便通过互联网传输或发布在FTP站点供人下载。Linux和Unix系统常用的标准存档工具是 tar ,还有多个图形界面的前端工具可供使用。同时,你可以从GNU zip( gzip )、 Zip bzip compress 等压缩程序中进行选择。

Linux还允许挂载和访问其他操作系统(如Unix或Windows)使用的文件系统,它本身支持多种不同的文件系统,如

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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