df命令

  报告文件系统磁盘空间使用情况。

  语法:

    df [OPTION]... [FILE]...

  选项:

    -a:显示包括虚拟文件系统;

    -B SIZE:使用指定块大小;

    --total:产生一个总计;

    -h:已人类可读格式(K、M、G)显示;

    -H:同上,但是此选项的1k=1000字节,而不是1024;

    -i:列出inode信息,而不是块信息;

    -l:只显示本地文件系统;

    -t TYPE:只显示指定类型的文件系统;

    -T:显示文件系统类型;

    -x TYPE:和-t向反,只显示不是指定类型的文件系统。

实例:

  显示所有ext4文件系统,且已可读方式显示

    

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Stong/p/6849163.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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