转载自面具

linux下mnt目录的作用:
mount  英文解释: 登上; 爬上; 攀登; 骑上; 乘上; 跨上  可直接理解为“挂载”
挂接光驱、USB设备的目录,加载后,会在mnt里多出相应设备的目录。mnt是mount的缩写。

Mount命令:

需要注意的:

1、挂载点必须是一个目录。

2、一个分区挂载在一个已存在的目录上,这个目录可以不为空,但挂载后这个目录下以前的内容将不可用。对于其他操作系统建立的文件系统的挂载也是这样。

3、光盘、软盘、其他操作系统使用的文件系统的格式与linux使用的文件系统格式是不一样的。光盘是ISO9660;软盘是fat16或ext2;windows NT是fat16、NTFS;windows98是fat16、fat32;windows2000和windowsXP是fat16、fat32、 NTFS。挂载前要了解linux是否支持所要挂载的文件系统格式。

挂载时使用mount命令:

格式:mount [-参数] [设备名称] [挂载点] 其中常用的参数有

-t 指定设备的文件系统类型,常见的有:

minix linux最早使用的文件系统

ext2 linux目前常用的文件系统

msdos MS-DOS的fat,就是fat16

vfat windows98常用的fat32

nfs 网络文件系统

iso9660 CD-ROM光盘标准文件系统

ntfs windows NT 2000的文件系统

hpfs OS/2文件系统

auto 自动检测文件系统

-o 指定挂载文件系统时的选项。有些也可用在/etc/fstab中。常用的有:

codepage=XXX 代码页

iocharset=XXX 字符集

ro 以只读方式挂载

rw 以读写方式挂载

nouser 使一般用户无法挂载

user 可以让一般用户挂载设备

注意:mount命令没有建立挂载点的功能,因此你应该确保执行mount命令时,挂载点已经存在。

例子:windows98装在hda1分区,同时计算机上还有软盘和光盘需要挂载。

# mk /mnt/winc

# mk /mnt/floppy

# mk /mnt/cdrom

# mount -t vfat /dev/hda1 /mnt/winc

# mount -t msdos /dev/fd0 /mnt/floppy

# mount -t iso9660 /dev/cdrom /mnt/cdrom

如果你的windows98目录里有中文文件名,使用上面的命令挂载后,显示的是一堆乱码。这就要用到 -o 参数里的codepage iocharset选项。codepage指定文件系统的代码页,简体中文中文代码是936;iocharset指定字符集,简体中文一般用cp936或 gb2312,现在的新发行版一般都需要多加一个参数 utf8=0。当挂载的文件系统linux不支持时,mount一定报错,如windows2000的ntfs文件系统。可以重新编译linux内核以获得对该文件系统的支持。关于重新编译linux内核,就不在这里说了。

mount -t vfat -o codepage=936,iocharset=cp936,utf8=0 /dev/hda7 /mnt/f

使用实例:

挂载光驱

mount -t iso9660 /dev/cdrom /mnt/cdrom

挂载光驱,支持中文

mount -t iso9660 -o codepage=936,iocharset=cp936 /dev/cdrom /mnt/cdrom

挂载 Windows 分区,FAT文件系统

mount -t vfat /dev/hda3 /mnt/cdrom

挂载 Windows 分区,NTFS文件系统

mount -t ntfs -o iocharset=cp936 /dev/hda7 /mnt/had7

挂载 ISO 文件

mount -o loop /abc.iso /mnt/cdrom

挂载 软驱

mount /dev/fd0 /mnt/floppy

挂载闪盘

mount /dev/sda1 /mnt/cdrom

挂载 Windows 操作系统共享的文件夹

mount -t smbfs -o username=guest,password=guest //machine/path /mnt/cdrom

显示挂载的文件系统

mount

cat /etc/fstab 开机自动加载的FS

cat /etc/mtab 当前已经加载的FS

==============================================================



/etc/fstab文件:

/etc/fstab就是在开机引导的时候自动挂载到linux的文件系统。



例如这是一个普通的/etc/fstab:

/dev/device mountpoint type rules dump fsck_order

---------------------------------------------------------------------------------------

/dev/hda2 / ext3 defaults 0 1 /dev/hda3 swap swap defaults 0 0

/dev/hda5 /usr ext3 defaults 0 0

/dev/fdo /mnt/flopy ext3 noauto 0 0

/dev/cdrom /mnt/cdrom iso9660 noauto,ro 0 0

1;/dev/device就是需要挂载的设备,/hda2就是第一个IDE插槽上的主硬盘的第二个分区。如果是第二个IDE插槽主硬盘的第三个分区,那就是/dev/hdc3,具体可以在linux下使用fdisk -l 查看。

2;mountpoint 就是挂载点。/、 /usr、 swap 都是系统安装时分区的默认挂载点。

如果你要挂载一个新设备,你就要好好想想了,因为这个新设备将作为文件系统永久的一部分,需要根据FSSTND(文件系统标准),以及它的作用,用户需求来决定。比如你想把它做为一个共享资源,放在/home下面就是一个不错选择。



3; type 是指文件系统类形。



4;rules 是指挂载时的规则。下面列举几个常用的:

auto 开机自动挂载

default 按照大多数永久文件系统的缺省值设置挂载定义

noauto 开机不自动挂载

nouser 只有超级用户可以挂载

ro 按只读权限挂载

rw 按可读可写权限挂载

user 任何用户都可以挂载

请注意光驱和软驱只有在装有介质时才可以进行挂载,因此它是noauto



5;dump 是指dump系统备份工具。这一项为0,就表示从不备份。如果上次用dump备份,将显示备份至今的天数。



6;fsck_order 指fsck(启动时fsck检查的顺序)。为0就表示不检查,(/)分区永远都是1,其它的分区只能从2开始,当数字相同就同时检查(但不能有两1)。

如果我要把第二个IDE插槽主硬盘上的windows C 区挂到文件系统中,那么数据项是:

/dev/hdc1 /c vfat defaults 0 0

(/c 是事先建立的文件夹,作为c盘的挂载点。)

当你修改了/etc/fstab后,一定要重新引导系统才会有效
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### 使用 RTDETR 模型训练自定义数据集(魔鬼面具) #### 准备环境 为了使用 RTDETR 模型来训练特定于魔鬼面具的数据集,首先需要准备合适的开发环境。安装必要的依赖库可以确保后续操作顺利进行。 ```bash pip install paddlepaddle paddledet ``` #### 数据集准备 对于魔鬼面具这一特定目标检测任务,需准备好标注好的图像数据集并转换成适合模型输入的格式。通常情况下,PaddleDetection 支持 COCO 和 VOC 格式的标注文件[^1]。 创建一个新的目录结构用于存储数据: ``` datasets/ ├── devil_masks/ │ ├── annotations/ │ │ └── instances_train.json │ ├── images/ │ │ ├── train2017/ │ │ └── val2017/ ``` 其中 `instances_train.json` 是按照 COCO 格式编写的标注文件,包含了所有图片的信息以及对应的标签位置信息。 #### 配置文件修改 接下来要调整配置文件以适应新的数据集。可以从 PaddleDetection 的官方仓库下载默认配置作为基础模板,并在此基础上做适当改动。 编辑配置文件中的路径参数指向本地的数据集地址;设置类别名称列表只包含 "devil_mask" 这一类别;还可以根据实际情况调节学习率和其他超参等[^2]。 ```yaml architecture: 'RTDETR' pretrain_weights: https://bj.bcebos.com/paddledet/models/rt detr_r50_8xb8-300e_coco.pdparams num_classes: 1 data_root: './datasets/devil_masks/' ... ``` #### 开始训练 一切就绪之后就可以启动训练过程了。通过命令行工具指定好相应的配置文件即可开始执行训练脚本。 ```bash python tools/train.py -c configs/rt_detr.yml --eval ``` 这将会读取之前设定好的各项参数,在 GPU 上运行迭代优化算法直至收敛或达到预设的最大轮次限制[^3]。 #### 测试与评估 当训练完成后,可以通过验证集上的表现来初步判断模型的效果好坏。利用测试模式下的推理功能查看一些样本预测结果是否合理准确。 ```python from ppdet.engine import Trainer trainer = Trainer(cfg, mode='test') results = trainer.test() ``` 以上就是基于 RTDETR 实现针对魔鬼面具的目标检测全流程介绍。
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