linux 系统时间 硬件时间,Linux系统时间与硬件时间及时间同步

Linux系统有系统时间和硬件时间之分:

系统时间: 一般说来就是我们执行 date命令看到的时间,linux系统下所有的时间调用(除了直接访问硬件时间的命令)都是使用的这个时间。

硬件时间:主板上BIOS中的时间,由主板电池供电来维持运行,系统开机时要读取这个时间,并根据它来设定系统时间(注意:系统启动时根据硬件时间设定系统时间的过程可能存在时区换算,这要视具体的系统及相关设置而定)。

1、查看当前系统时间date:

[root@surfer ~]#date

2018年06月 26日星期二 10:09:21 CST

2、设置系统时间date -s +时间

[root@surfer ~]#date -s 10:10:10

2018年06月 26日星期二 10:10:10 CST

3、设置系统时间时,如果还需要设置日期,则要将日期与时间值用双引号包裹起来

[root@surfer ~]#date -s "2018/8/8 10:00:00"

2018年08月 08日星期三 10:00:00 CST

4、查看硬件时间用hwclock或者clock命令:

[root@surfer ~]#hwclock

2018年06月26日 星期二 10时13分02秒  -0.805503 秒

[root@surfer ~]#clock

2018年06月26日 星期二 10时13分07秒  -0.507462 秒

5、将硬件时间写入到系统时间:

[root@surfer ~]#hwclock -s

6、将系统时间写入到硬件时间

[root@surfer ~]#hwclock -w

7、时间同步,Linux系统需安装ntpdate

检查是否安装了ntpdate : rpm -qa | grep ntpdate

如果没有安装则运行如下命令:yum install ntpdate

8、contab命令

通过vi /etc/crontab命令可以看到定时任务的书写格式

[root@surfer ~]# vi/etc/crontab

SHELL=/bin/bash      #SHELL变量指定了系统要使用哪个shell

PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin    #PATH变量指定了系统执行命令的路径

MAILTO=root    #MAILTO变量指定了crond的任务执行信息将通过电子邮件发送给root用户,如果MAILTO变     量的值为空,则表示不发送任务执行信息给用户

# For details seeman 4 crontabs

# Example of jobdefinition:

# .---------------- minute (0 - 59)   #分钟

# |  .------------- hour (0 -23)   #小时

# |  |  .---------- day of month (1 - 31)  #日期

# |  |  | .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr … #月份

# |  |  | |  .---- day of week (0 - 6)(Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat  #周

# |  | |  |  |

# *  * *  *  * user-name command to be executed

在以上各个字段中,还可以使用以下特殊字符:

星号(*):代表所有可能的值,例如month字段如果是星号,则表示在满足其它字段的制约条件后每月都执行该命令操作。

逗号(,):可以用逗号隔开的值指定一个列表范围,例如,“1,2,5,7,8,9”

横杠(-):可以用整数之间的横杠表示一个整数范围,例如“2-6”表示“2,3,4,5,6”

斜线(/):可以用斜线指定时间的间隔频率,例如“0-23/2”表示每两小时执行一次。同时斜线可以和星号一起使用,例如*/10,如果用在minute字段,表示每十分钟执行一次。

crontab -l  :列出当前用户的crontab文件内容

* * * * */usr/local/gse/agent/bin/gsectl watch

crontab -e  :编辑当前用户的crontab文件内容

[root@surfer data]#crontab -e

*/1 * * * * echo"hello world">>/data/code.txt

在这里我添加了一个定时任务*/1 * * * * echo"hello world">>/data/code.txt  :意思是每一分钟打印一次hello world,并且重定向到了/data/code.txt文件里面,几分钟过后查看code.txt,出现了如下内容,说明这个定时任务已经开始执行

[root@surfer data]# cat code.txt

hello world

hello world

hello world

hello world

<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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