linux下解压命令大全

.tar
解包:tar xvf FileName.tar
打包:tar cvf FileName.tar DirName
(注:tar是打包,不是压缩!)
———————————————
.gz
解压1:gunzip FileName.gz
解压2:gzip -d FileName.gz
压缩:gzip FileName

.tar.gz 和 .tgz
解压:tar zxvf FileName.tar.gz
压缩:tar zcvf FileName.tar.gz DirName
———————————————
.bz2
解压1:bzip2 -d FileName.bz2
解压2:bunzip2 FileName.bz2
压缩: bzip2 -z FileName

.tar.bz2
解压:tar jxvf FileName.tar.bz2
压缩:tar jcvf FileName.tar.bz2 DirName
———————————————
.bz
解压1:bzip2 -d FileName.bz
解压2:bunzip2 FileName.bz
压缩:未知

.tar.bz
解压:tar jxvf FileName.tar.bz
压缩:未知
———————————————
.Z
解压:uncompress FileName.Z
压缩:compress FileName
.tar.Z

解压:tar Zxvf FileName.tar.Z
压缩:tar Zcvf FileName.tar.Z DirName
———————————————
.zip
解压:unzip FileName.zip
压缩:zip FileName.zip DirName
———————————————
.rar
解压:rar x FileName.rar
压缩:rar a FileName.rar DirName
———————————————
.lha
解压:lha -e FileName.lha
压缩:lha -a FileName.lha FileName
———————————————
.rpm
解包:rpm2cpio FileName.rpm | cpio -div
———————————————
.deb
解包:ar p FileName.deb data.tar.gz | tar zxf -
———————————————
.tar .tgz .tar.gz .tar.Z .tar.bz .tar.bz2 .zip .cpio .rpm .deb .slp .arj .rar .ace .lha .lzh .lzx .lzs .arc .sda .sfx .lnx .zoo .cab .kar .cpt .pit .sit .sea
解压:sEx x FileName.*
压缩:sEx a FileName.* FileName

sEx只是调用相关程序,本身并无压缩、解压功能,请注意!

gzip 命令
减少文件大小有两个明显的好处,一是可以减少存储空间,二是通过网络传输文件时,可以减少传输的时间。gzip 是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令,既方便又好用。

语法:gzip [选项] 压缩(解压缩)的文件名该命令的各选项含义如下:

-c 将输出写到标准输出上,并保留原有文件。-d 将压缩文件解压。-l 对每个压缩文件,显示下列字段:     压缩文件的大小;未压缩文件的大小;压缩比;未压缩文件的名字-r 递归式地查找指定目录并压缩其中的所有文件或者是解压缩。-t 测试,检查压缩文件是否完整。-v 对每一个压缩和解压的文件,显示文件名和压缩比。-num 用指定的数字 num 调整压缩的速度,-1 或 --fast 表示最快压缩方法(低压缩比),-9 或--best表示最慢压缩方法(高压缩比)。系统缺省值为 6。指令实例:

gzip *% 把当前目录下的每个文件压缩成 .gz 文件。gzip -dv *% 把当前目录下每个压缩的文件解压,并列出详细的信息。gzip -l *% 详细显示例1中每个压缩的文件的信息,并不解压。gzip usr.tar% 压缩 tar 备份文件 usr.tar,此时压缩文件的扩展名为.tar.gz。


转载自:http://www.cnblogs.com/eoiioe/archive/2008/09/20/1294681.html

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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