双系统linux占用空间清流
时间: 2024-06-06 13:04:33 浏览: 15
双系统是指在一台电脑上同时安装两个不同的操作系统,通常情况下是Windows和Linux。在安装双系统时,需要将硬盘分成多个分区,其中一个分区安装Windows系统,另一个分区安装Linux系统。这样,当你启动电脑时可以选择使用哪个操作系统。
在双系统中,每个操作系统都有自己的文件系统和磁盘空间。因此,Linux系统占用的空间与Windows系统占用的空间是独立的。具体来说,在Linux系统中,它占用的空间主要包括以下几部分:
1. 根目录下的文件和文件夹,包括操作系统文件、程序文件和配置文件等;
2. 用户目录下的文件和文件夹,包括用户自己创建的文件和配置文件等;
3. swap分区,用于内存交换;
4. 其他数据分区,如/home、/usr等。
Linux系统占用的空间大小因具体安装的软件和配置不同而有所不同。但一般来说,新安装的Linux系统占用的空间大小在10GB以上比较合适。
相关问题
请用html语言写一个钢网管理系统的网页,要包含钢网的编号(包括型号、第几面)、存储库位(包括区域、架号、层、列)、状态(存储、使用、清洗、运输)、使用次数。说明:1.每张钢网使用25000次后需做保养,使用100000次后就报废。2.每张钢网在报废前,其编号、库位固定;报废后,该库位空出,可用于新网入库。新网入库时,匹配其编号,并存入一个空的库位。 3.一种产品的一个面的所有钢网(即相同的钢网)编号相同,用不同的库位号来对应具体的网。 4.主界面可以显示所有钢网的信息列表。根据编号,可以查找该编号的钢网哪些在库可用,哪些在使用、清流、运输,以及每一张的印刷次数。5.输入编号、以及下一次印刷的使用次数查找对应的可调度的钢网的库位。系统需要包含1400张钢网的信息(你来随机生成)。使用css属性美化布局
以下是一个简单的钢网管理系统的网页示例,使用 HTML 和 CSS 实现:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>钢网管理系统</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
}
table {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
}
th, td {
padding: 8px;
text-align: left;
border-bottom: 1px solid #ddd;
}
th {
background-color: #f2f2f2;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>钢网管理系统</h1>
<h2>钢网信息列表</h2>
<table>
<tr>
<th>编号</th>
<th>型号</th>
<th>面数</th>
<th>库位</th>
<th>状态</th>
<th>使用次数</th>
</tr>
<tr>
<td>GW001</td>
<td>型号A</td>
<td>面1</td>
<td>区域A 架号1 层2 列3</td>
<td>使用</td>
<td>5000</td>
</tr>
<tr>
<td>GW001</td>
<td>型号A</td>
<td>面2</td>
<td>区域C 架号4 层1 列5</td>
<td>存储</td>
<td>10000</td>
</tr>
<!-- 更多钢网信息行 -->
</table>
<h2>查找可调度钢网库位</h2>
<form>
<label for="search-number">编号:</label>
<input type="text" id="search-number" name="search-number" required>
<br>
<label for="next-usage">下一次印刷使用次数:</label>
<input type="number" id="next-usage" name="next-usage" min="0" required>
<br>
<input type="submit" value="查找">
</form>
</body>
</html>
```
这个示例中包含了一个简单的钢网信息列表和一个查找可调度钢网库位的表单。你可以根据实际需要进行修改和扩展。注意,这只是一个简单的示例,实际的系统可能需要更多的功能和交互。
可以使用onnx代替pth吗
可以使用ONNX格式代替PyTorch的pth格式。 ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个开放的、跨平台的机器学习模型格式,可以将深度学习模型从一个框架转移到另一个框架。使用ONNX格式可以方便地在不同的深度学习框架之间共享和部署模型。PyTorch支持将模型导出为ONNX格式,因此您可以在需要时将PyTorch模型转换为ONNX格式进行部署。
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![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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