linux 课程目录,linux课程--目录介绍

Linux目录结构:

/:最顶层的目录,是所有目录的直接或间接的父级目录,也叫根目录

/boot:启动目录,启动信息

/bin:程序的启动文件,程序的命令

/sbin:这是超级用户存放一些应用程序的地方

/dev:设备目录

/etc:Editable Text Configuration,可编辑文本配置,放一些配置信息

/home:家目录,其实是指用户的目录

/root:最大的用户有一个单独的目录

/lib:存放一些库

/lib64:给64位操作系统提供的,存放一些库

/lost+found:这个目录平时是空的,系统非正常关机而留下"无家可归"的文件就在这里

/media:自动识别一些设备的时候,会挂在到这个地方,比如:CD/DVD

/mnt:安装临时文件系统的安装点,让用户临时挂载其他的文件系统

/proc:虚拟文件系统目录,是系统内存的映射。用来获取系统信息

/tmp:用于存放各种临时文件,是公用的临时文件存储点

/usr: Unix System Resource,Unix系统资源,这个目录很重要,用来放一些应用程序,

之前是user的缩写,曾经的home目录,现在已经被/home取代了

/opt: 这里主要存放一些可选的程序,譬如安装一些软件的最新beta版本,用完直接删除

软件安装在此目录,一个软件只有一个目录,可以一次性完全删除,而/usr/local则不能

/sys: 是sysfs文件系统的挂载点,sysfs是一种虚拟的基于内存的文件系统,

它的作用除了与proc相同的具有查看和设定内核参数功能之外,统一设备模型

/selinux:Security-Enhanced Linux的缩写,用来保证系统的安全

getenforce:获取状态

setenforce:设置状态

永久关闭:

打开:/etc/selinux/config

修改:SELINUX=disabled

/srv:系统启动服务时候可以访问的数据库目录

/var: 用于存放运行时需要改变数据的文件,比如各种服务的日志文件

php初学者---千锋php课堂笔记

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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