FAT32学习笔记(五)——fat相关工具

1,将一个块设备格式化为fat32的工具有

mkfs.fat32(linux自带该工具)

newfs_msdos(android平台上可以使用该工具) 

  newfs_msdos -F 32 /dev/block/ram0 -s 8192 -O android -L zhiliao(-F 32的含义是将其格式化为fat32格式,/dev/block/ram0是要被格式化的设备,-s 8192是设备的大小,8192表示的是8192个sector,每个sector大小为512Byte,-O android的含义是fatimg oem的名字,-L zhiliao的含义是盘符在PC端显示的名称)


2,newfs_msdos详细解释

option

description

-N

Don't create a file system: just print out parameters

-B   boot

Get bootstrap from file.

-F FAT-type

FAT type (one of 12, 16, or 32).

-I volid

Volume ID.

-L label

Volume label (up to 11 characters).

-O OEM

OEM string (up to 8 characters). The default is "BSD 4.4".

-S sector-size

Number of bytes per sector.

-a FAT-size

Number of sectors per FAT.

-b block-size

File system block size (bytes per cluster).

-c cluster-size

Sectors per cluster.

-e dirents

Number of root directory entries (FAT12 and FAT16 only).

-f format

Specify a standard (floppy disk) format

option

description

-h heads

Number of drive heads.

-i info

Location of the file system info sector (FAT32 only).

-k backup

Location of the backup boot sector (FAT32 only).

-m media

Media descriptor (acceptable range 0xf0 to 0xff).

-n FATs

Number of FATs. Acceptable values are 1 to 16 inclusive

-o hidden

Number of hidden sectors.

-r reserved

Number of reserved sectors.

-s total

File system size.

-u track-size

Number of sectors per track.


### Python 高级学习资源 对于希望深入学习 Python 的开发者来说,有多种高级学习资源可供选择。这些资源涵盖了从并行计算到机器学习等多个领域。 #### 并行计算与高性能编程 在并行计算方面,可以参考关于 `scikit-learn` 和 `iPython` 的教程视频以及相关文档[^1]。这份材料提供了长达两小时的教学内容,并附带详细的讲义和其他实用工具链接。通过该课程的学习,用户能够掌握如何利用 Python 实现高效的并行处理技术。 #### 推荐书籍 针对初学者至中级水平的程序员,《Programming Collective Intelligence》、《Machine Learning for Hackers》和《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》分别适用于不同语言环境下的数据挖掘实践指导[^2]。如果不确定具体方向,则可以从这三本书籍中任选一本作为入门指南。 #### 特定主题实现案例 以网络通信为例,在 CS5229 进阶计算机网络课程作业里提到的任务就是很好的实例研究对象之一——即基于给定框架完成弹性素描扩展类 (`ElasticSketchExtended`) 的编码工作[^3]。此类实战型练习有助于加深理解理论知识的同时提高实际操作能力。 #### 经典应用集合 另外,“Awesome Python Applications” 是一份非常全面的应用程序列表,它按照功能分类整理了许多优秀的开源项目[^4]。浏览其中涉及互联网服务端开发(Web Frameworks), 媒体播放(Audio & Video Processing Libraries),图像渲染(Graphics Rendering Engines)等领域的内容可以帮助我们了解当前最流行的解决方案和技术栈组合方式;同时也鼓励大家参与到自己喜欢或者感兴趣的子项贡献当中去! #### 深度学习与神经网络基础 最后值得一提的是有关于使用 Python 开展机器学习及深度学习方面的介绍文章也值得一看[^5]。尽管其主要聚焦于后者部分知识点讲解上但仍不失为一个好的起点参考资料供进一步探索之需。 ```python # 示例代码片段展示了一个简单的线性回归模型训练过程 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([2, 4, 6]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(f"Coefficient: {model.coef_}") print(f"Intercept: {model.intercept_}") ```
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