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麒麟桌面系统 fstab 内容介绍 阅读详情
Linux fstab参数详解
1、fstab文件的作用
2、/etc/fstab文件的一个示例行
3、修改/etc/fstab实现自动挂载Windows分区，并显示中文目录
简单介绍：
使用权限: 超级使用者
位置    : /etc/fstab
说明    : 存放档案系统与目录结构对应资料的档案
1、fstab文件的作用
这个文件描述系统中各种文件系统的信息。一般而言，应用程序仅读取这个文件，而不对它进行写操作。对它的维护是系统管理员的工作。在这个文件中，每个文件系统用一行来描述，在每一行中，用空格或TAB符号来分隔各个字段，文件中以#开头的行是注释信息。Fstab文件中的纪录的排序十分重要。因为fsck，mount或umount等程序在做它们的工作时会按此顺序进行。
2、/etc/fstab文件的一个示例行
fs_spec　fs_file　fs_type　fs_options　fs_dump　fs_pass　
/dev/hda1　/　　　ext2　　defaults　　　1　　　　1　
fs_spec -　该字段定义希望加载的文件系统所在的设备或远程文件系统，对于一般的本地块设备情况来说：IDE设备一般描述为/dev/hdXN，X是IDE设备通道(a,　b或者c)，N代表分区号；SCSI设备一描述为/dev/sdXN。对于procfs，使用`proc'来定义。对文件系统的定义(fsspec)，它描述了将被装载的块设备或远程文件系统。对于通常的mount操作而言，这个字段应该包括一个将被装载的块设备的设备结点(通过mknod命令来创建)或指向这类结点的连接(例如/dev/cdrom或/dev/sdb)，对于NFSmount操作，这个字段应该包含host:dir格式的信息，对于进程文件系统procfs，使用proc。
除了显示的使用设备名，你可以使用设备的UUID或设备的卷标签，例如，你可以在这个字段写成“LABAL=root”或“UUID=3e6be9de-8139-11d1-9106-a43f08d823a6”，这将使系统更具伸缩性。例如，如果你的系统添加或移除了一个SCSI硬盘，这有可以改变你的设备名，但它不会修改你的卷标签。
fs_file-　该字段描述希望的文件系统加载的目录点，对于swap设备，该字段为none；对于加载目录名包含空格的情况，用40来表示空格。描述文件系统的载入点，对于交换分区(swap)，这个字段定义为none，如果在载入点的路径中包含空格符，可以用“\040”来替代空格符。
fs_type-　定义了该设备上的文件系统，一般常见的文件类型为ext2　(Linux设备的常用文件类型)、vfat(Windows系统的fat32格式)、NTFS、iso9600等.文件系统类型(fsvfstype)，主要用来定义文件系统的类型。Linux系统支持大量的文件类型，包括sdfs，affs，autofs，jfs，minix，msdos, ncpfs, nfs, ntfs, proc, qnx4, reiserfs, romfs,，smbfs,sysv, tmpfs, udf, ufs, umsdos, vfat, xenix,xfs等等。如果想了解你的kernel目前支持哪些文件系统，可以查看/proc/filesystems的内容。如果这个字段定义为swap，这条纪录将关联到一个用于交换目的的文件或分区。如果这个字段定义为ignored，这行将被忽略。这对于显示目前没有使用的分区非常有用。
fs_options-　指定加载该设备的文件系统是需要使用的特定参数选项，多个参数是由逗号分隔开来。文件系统选项(fsmntops)在装载文件系统时使用的装载选项。多个选项之间用逗号做分隔符，这些选项列表包括了装载类型以及对于该文件系统合适的其它装载选项。对于非NFS系统可用的装载选项可以参看mount命令的说明，对于nfs系统的选项可以查看关于nfs的文档。对于所有文件系统都适用的选项有noauto(当使用mount–a命令时不载入)，user(允许用户进行装载)，owner(允许设备所有人装载)，_netdev(设备需要网络)，后两个选项是linux系统所特有的。
对于大多数系统使用"defaults"就可以满足需要。其他常见的选项包括：
选项　　　　　　　　　　　　　　含义
ro　　　　以只读模式加载该文件系统
sync　　　不对该设备的写操作进行缓冲处理，这可以防止在非正常关机时情况下破坏文件系统，但是却降低了计算机速度
user　　　允许普通用户加载该文件系统
quota　　　强制在该文件系统上进行磁盘定额限制
noauto　　不再使用mount　－a命令（例如系统启动时）加载该文件系统
fs_dump　-　该选项被"dump"命令使用来检查一个文件系统应该以多快频率进行转储，若不需要转储就设置该字段为0.文件系统频率(fs_freq)，被dump程序使用来确定哪个文件系统需要dump，如果最后一个字段没有设置，系统将认为其值为0，而dump程序则认为此文件系统无需dump。
fs_pass-　该字段被fsck命令用来决定在启动时需要被扫描的文件系统的顺序，根文件系统"/"对应该字段的值应该为1，其他文件系统应该为2。若该文件系统无需在启动时扫描则设置该字段为0.被fsck程序所使用来确定进行在系统重启进行文件系统检查时的顺序，对于根系统/这个值应设为1，其它文件系统可以设为2，在同一个物理硬盘内的文件系统应该被顺序检测，而不同硬盘中的文件系统则应该同时检测以充分利用系统的并行性。如果最后一个字段值为0或没有设置，fsck程序装跳过此文件系统的检测。在linux编程中可以用getmntent过程来访问这个文件的内容。
3、修改/etc/fstab实现自动挂载Windows分区，并显示中文目录
LABEL=/            /               ext3     defaults                  1 1
none               /dev/pts       devpts    gid=5,mode=620           0 0
none               /proc           proc     defaults                  0 0
none               /dev/shm       tmpfs     defaults                 0 0
LABEL=/usr          /usr           ext3      defaults                  1 2
/dev/hda9          swap            swap     defaults                 0 0
/dev/scd0           /media/cdrom0  udf,iso9660 ro,user,noauto            0 0
/media/Ubuntu-5.04-install-i386.iso/media/Ubuntu_5.04 iso9660 rw,loop         0 0
#添加如下几行
/dev/hda1 /mnt/win_c vfatcodepage=936,iocharset=cp936 0 0
/dev/hda5 /mnt/win_d vfatcodepage=936,iocharset=cp936 0 0
/dev/hda6 /mnt/win_e vfatcodepage=936,iocharset=cp936 0 0
#soft选项告诉内核遇到网络问题时向用户进程发送I/O错误(EIO).默认的hard选项将导致进程被挂起,直到能够访问NFS服务器.
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Android fstab学习

1，一个简单的 /etc/fstab，使用内核名称标识磁盘: /etc/fstab # <file system> <dir> <type> <options> <dump> <pass> tmpfs /tmp tmpfs nodev,nosuid 0 0 /dev/sda1...

小猪六月的博客 6189

系统篇： fstab 文件详解

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