linux .mozilla文件夹,Firefox在Linux系统配置文件夹的默认路径

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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文章标签： linux .mozilla文件夹

Linux中路径为：~/.mozilla/firefox/xxxxxxxx.default/

Linux 用户，请启动一个虚拟终端，输入 cd ~/.mozilla/ 便能进入 Firefox 的配置文件夹。

注： ①其中的[User Name]是指登录系统时输入的用户名(默认是“Administrator”，即“C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Mozilla”)，而Firefox的配置文件是一个隐藏属性的文件夹，若看不到它，请在“我的电脑 -> 工具 -> 文件夹选项 -> 查看”中选中“显示所有文件和文件夹”一项。

②xxxxxxxx 是一个8位的随机字符串。

③Linux系统中，在终端下，首先请切换到个人的主目录中(在终端里输入 cd 即可)，再请用 ls -a 来查看。

如果是在图形界面中，一般在文件管理器上面能找到相关选项显示隐藏文件。如：点击“编辑 -> 首先项 -> 视图 -> 显示隐藏”。或者在查看(或其他)菜单里能找到“显示隐藏文件”项。

配置文件是Firefox存放各项设置的地方，除此之外，浏览网页时存放的缓存、安装的扩展和主题也在其中。如果想将Firefox恢复到初始状态，只需删除配置文件夹即可。

部分文件说明：

prefs.js：Firefox的各项设定

bookmarks.html：Firefox的书签

cookies.txt：Cookies

hostperm.1：Cookies 允许/禁止列表

downloads.rdf：下载历史

formhistory.dat：表单输入历史记录

mimeTypes.rdf：文件类型处理设定

extensions.rdf：安装的扩展的信息

search.rdf：搜索栏历史记录

key3.db：密码文件，必须和 signons.txt 一起保存

signons.txt：密码文件，必须和 key3.db 一起保存

部分文件夹说明：

bookmarkbackups：自动备份书签的文件夹，每当更改书签后，就能里面找到原来的书签，备份的文件加上了备份的日期，想恢复时，请将文件重命 名为 bookmark.html 再放到配置文件中，替换已有的 bookmark.html。(Firefox 1.5 以上版本才有这个文件夹)

searchplugins：存放搜索引擎和其图标的文件夹。(Firefox 1.5 以上版本才有这个文件夹)

Cache：Firefox的缓存文件夹，Firefox浏览过的网页的缓存文件默认是在个人配置文件夹的\cache\目录下

extensions：存放主题和扩展的文件夹。安装后的Extensions(扩展)就放在配置文件夹的extensions子目录下。删除extensions这个子目录就可将已安装的extensions全部删除。

如果是global安装，主题在firefox\extensins下的某个文件夹内；如果是local安装，主题在profile\extensons下某个文件夹内。

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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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