Linux系统运维——文件解压缩——1

本文详细介绍了tar命令的常用操作,包括创建、解压、查看、追加及更新压缩文件等核心功能,并提供了具体实例帮助理解。

把常用的tar解压命令总结下,当作备忘:

tar

-c: 建立压缩档案
-x:解压
-t:查看内容
-r:向压缩归档文件末尾追加文件
-u:更新原压缩包中的文件

这五个是独立的命令,压缩解压都要用到其中一个,可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。

-z:有gzip属性的
-j:有bz2属性的

-Z:有compress属性的
-v:显示所有过程
-O:将文件解开到标准输出

下面的参数-f是必须的

-f: 使用档案名字,切记,这个参数是最后一个参数,后面只能接档案名

# tar -cf all.tar *.jpg 
这条命令是将所有.jpg的文件打成一个名为all.tar的包。-c是表示产生新的包,-f指定包的文件名。

# tar -rf all.tar *.gif 
这条命令是将所有.gif的文件增加到all.tar的包里面去。-r是表示增加文件的意思。

# tar -uf all.tar logo.gif 
这条命令是更新原来tar包all.tar中logo.gif文件,-u是表示更新文件的意思。

# tar -tf all.tar 
这条命令是列出all.tar包中所有文件,-t是列出文件的意思

# tar -xf all.tar 
这条命令是解出all.tar包中所有文件,-x是解开的意思

压缩

  • tar –cvf jpg.tar *.jpg  将目录里所有jpg文件打包成tar.jpg
  • tar –czf jpg.tar.gz *.jpg   将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用gzip压缩,生成一个gzip压缩过的包,命名为jpg.tar.gz
  • tar –cjf jpg.tar.bz2 *.jpg 将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用bzip2压缩,生成一个bzip2压缩过的包,命名为jpg.tar.bz2
  • tar –cZf jpg.tar.Z *.jpg   将目录里所有jpg文件打包成jpg.tar后,并且将其用compress压缩,生成一个umcompress压缩过的包,命名为jpg.tar.Z
  • rar a jpg.rar *.jpg rar格式的压缩,需要先下载rar for linux
  • zip jpg.zip *.jpg   zip格式的压缩,需要先下载zip for linux 

解压

  • tar –xvf file.tar  解压 tar包
  • tar -xzvf file.tar.gz 解压tar.gz
  • tar -xjvf file.tar.bz2   解压 tar.bz2
  • tar –xZvf file.tar.Z   解压tar.Z
  • unrar e file.rar 解压rar
  • unzip file.zip 解压zip

总结

  1. *.tar 用 tar –xvf 解压
  2. *.gz 用 gzip -d或者gunzip 解压
  3. *.tar.gz和*.tgz 用 tar –xzf 解压
  4. *.bz2 用 bzip2 -d或者用bunzip2 解压
  5. *.tar.bz2用tar –xjf 解压 

  6. *.Z 用 uncompress 解压
  7. *.tar.Z 用tar –xZf 解压
  8. *.rar 用 unrar e解压
  9. *.zip 用 unzip 解压
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值