RHCSA第二天

本文详细解读Linux中的不同文件类型,包括普通文件、目录、链接文件(软链接)、管道文件(FIFO)以及date和timedatectl命令的作用。同时介绍如何通过ls命令浏览目录内容。

Linux中的文件类型:

  1. 普通文件,使用命令ls -l列出目录下文件的详情信息,开头为  -  即为普通文件
  2. 目录文件,第一个字符为d,即该文件是个“文件夹”,颜色为深蓝色
  3. 链接文件,首字符为 l ,相当于文件的快捷方式,将源文件删除,该文件也会消失(软链接)
  4. 管道文件(FIFO),首字符为p

date命令

date命令用于显示或设置系统的时间与日期,语法格式为:“ date [+指定的格式]”

timedatectl命令

timedatectl命令用于设置系统的时间,英文全称为:“time date control”,语法格式为:“ timedatectl [参数]”。

ls命令

列表显示目录内容

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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