解释df -h 各个参数

时间: 2023-10-21 15:30:31 浏览: 53
df -h 是一个Linux命令,用于显示文件系统的磁盘使用情况。它的各个参数的解释如下: -d/--print-disk-usage:只显示磁盘使用情况; -h/--human-readable:以人类可读的方式显示磁盘使用情况,例如使用GB, MB等单位; -T/--print-type:显示文件系统类型; -i/--inodes:显示inode使用情况; -t/--type:只显示指定类型的文件系统; -x/--exclude-type:排除指定类型的文件系统; -l/--local:只显示本地文件系统,不显示网络文件系统; -P/--portability:使用POSIX标准的输出格式; --sync:在输出之前强制同步文件系统; --total:显示总计使用情况。 综上所述,df -h命令的作用是显示文件系统的磁盘使用情况,以人类可读的方式显示磁盘使用情况,并且可以根据不同的参数来过滤或者控制输出结果。
相关问题

linux df -h命令详解

`df -h` 是一个常用的 Linux 命令,用于显示磁盘分区的使用情况。下面对该命令进行详细解释: - `df` 是 "disk free" 的缩写,用于显示文件系统的磁盘空间使用情况。 - `-h` 参数表示以人类可读的方式显示磁盘空间大小,以更易读的单位(如 GB、MB)来表示。 使用 `df -h` 命令可以列出系统中所有挂载的文件系统的使用情况,包括文件系统的挂载点、总容量、已使用空间、可用空间、使用百分比以及文件系统类型等信息。 例如,以下是 `df -h` 命令的示例输出: ``` Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/sda1 20G 10G 10G 50% / /dev/sdb1 50G 20G 30G 40% /data /dev/sdc1 100G 80G 20G 80% /backup ``` - `Filesystem` 列显示文件系统的设备名称。 - `Size` 列显示文件系统的总容量。 - `Used` 列显示已使用的空间大小。 - `Avail` 列显示可用空间大小。 - `Use%` 列显示已使用空间占总容量的百分比。 - `Mounted on` 列显示文件系统的挂载点。 通过查看 `df -h` 命令的输出,可以快速了解系统中各个磁盘分区的使用情况,帮助进行磁盘空间的管理和调整。

free -m与free -h

引用:在Linux物理机上,查看机器内存情况的方法有很多,其中包括使用top、htop以及free命令。引用:free命令是专门用来查看内存的,其中参数-m表示以兆字节为单位显示内存使用情况,而参数-h表示以千兆字节为单位显示内存使用情况。引用还提供了一个示例,解释了在使用free命令时,各个字段的含义。其中,total表示机器总内存量,used表示已用内存(包括划出来的缓存),free表示未使用内存,shared表示共享内存,buffers表示缓冲区内存,cached表示缓存。引用:与此不同,df -i命令用于查看磁盘inode的使用情况,而不是文件大小。inode包含了文件的各种信息,如文件的字节数、拥有者ID、组ID、权限、改动时间、链接数以及数据块的位置。因此,df -h和df -i命令显示的结果是不一样的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [liunx 查看内存 free -m 详解](https://blog.csdn.net/qq_31963719/article/details/114604612)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [linux 查看内存和硬盘(free -m|df -h)及释放缓存](https://blog.csdn.net/cnds_li/article/details/115181769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

相关推荐

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show(),想要将得出的结果value为3个标签PC1,PC2,PC3,如何修改

最新推荐

recommend-type

(2024)跳槽涨薪必备精选面试题.pdf

(2024)跳槽涨薪必备精选面试题.pdf (2024)跳槽涨薪必备精选面试题.pdf (2024)跳槽涨薪必备精选面试题.pdf (2024)跳槽涨薪必备精选面试题.pdf (2024)跳槽涨薪必备精选面试题.pdf
recommend-type

应用服务器和部分网络安全设备技术参数.doc

服务器
recommend-type

html网页版python语言pytorch框架训练识别是否疲劳-含逐行注释和说明文档-不含图片数据集

本代码是基于python pytorch环境安装的cnn深度学习代码。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 运行环境推荐安装anaconda,然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本。 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01数据集文本生成制作.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02深度学习模型训练.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练 运行03html_server.py,生成网页的url了 打开
recommend-type

模板022.pptx

论文答辩ppt模板
recommend-type

模板015.pptx

商业计划书ppt模板
recommend-type

VMP技术解析:Handle块优化与壳模板初始化

"这篇学习笔记主要探讨了VMP(Virtual Machine Protect,虚拟机保护)技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源,包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章,深入理解VMP的工作原理和技巧。" 在VMP技术中,Handle块是虚拟机执行的关键部分,它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中,作者详细介绍了Handle块的优化过程,包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如,常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`,或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等,这些变换旨在混淆原始代码,增加反逆向工程的难度。 在壳模板初始化阶段,作者提到了1.10和1.21两个版本的区别,其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护,增强了加密效果。在未加密时,代码可能呈现出特定的模式,而加密后,这些模式会被混淆,使分析更加困难。 笔记中还提到,VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用,值为0表示未使用,1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外,通过循环遍历特定的Handle块,并依据某种规律(如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`)进行匹配,可以找到需要处理的指令,如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`,然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。 在结构体使用方面,笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析,而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤,这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。 这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用,涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化,对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】音频处理基础:使用Librosa

![【进阶】音频处理基础:使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库,请在命令行中输入以下命令: ``` pip install librosa ``` 安装完成后,可以通过以下方式导入Librosa库: ```python import librosa ``` 导入Librosa库后,就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

python中字典转换成json

在Python中,你可以使用`json`模块将字典转换为JSON格式的字符串。下面是一个简单的示例: ```python import json # 假设我们有一个字典 dict_data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } # 使用json.dumps()函数将字典转换为JSON json_string = json.dumps(dict_data) print(json_string) # 输出:{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
recommend-type

C++ Primer 第四版更新:现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程,旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新,以适应C++语言的发展趋势,特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术,而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括: 1. 内容重组:为了反映现代C++编程的最佳实践,书中对语言主题的顺序进行了调整,使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具:每章增设了“小结”和“术语”部分,帮助读者回顾和巩固关键概念。此外,重要术语以黑体突出,已熟悉的术语以楷体呈现,以便读者识别。 3. 特殊标注:用特定版式标注关键信息,提醒读者注意语言特性,避免常见错误,强调良好编程习惯,同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用:增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释:针对复杂概念和初学者常遇到的问题,进行深入解析。 6. 大量示例:提供丰富的代码示例,所有源代码都可以在线获取,便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色,即以实例教学,通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程,让读者在编写程序的过程中学习C++,同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者,也适合想要更新C++知识的老手,它全面覆盖了C++语言的各个方面,包括基础语法、类、模板、STL(Standard Template Library)等,同时引入了现代C++的特性,如智能指针、RAII(Resource Acquisition Is Initialization)、lambda表达式等,使读者能够跟上C++语言的发展步伐,提升编程技能。