探索长格式输出:Linux命令行详解

需积分: 11 8 下载量 170 浏览量 更新于2024-08-08 收藏 1.78MB PDF 举报
在深入研究长格式输出这一部分(第4.3节),Linux命令行工具ls通常使用"-l"选项来展示文件和目录的详细信息。长格式输出提供了丰富的文件属性,如文件权限、所有者、组、大小、修改日期等,这对于管理和理解文件系统结构非常有用。当我们在Ubuntu这样的系统中使用ls -l命令时,输出将包括文件的详细统计数据,如: - 文件类型(例如:-rwxr-xr-x,表示文件权限) - 文件所有者的身份(用户和组) - 文件大小(以字节为单位) - 修改时间(最后访问、修改或改变时间) - 文件名称和路径 这种输出模式使得用户能够快速识别文件的重要特性,尤其是在处理复杂的目录结构和查找特定文件时。例如,通过查看文件权限,用户可以了解哪些用户或组可以读取、写入或执行该文件,这对于权限管理至关重要。 长格式输出不仅限于ls命令,其他许多命令行工具也可能提供类似的详细输出选项,如df(用于磁盘空间管理)和du(计算文件和目录占用空间)。这些选项通常用于高级用户和系统管理员,他们需要对系统的底层运作有深入的了解。 在实际操作中,掌握如何解读和利用长格式输出是提高Linux技能的关键步骤之一。通过理解这些信息,用户可以有效地组织和管理文件,以及进行更精确的操作,比如查找特定类型的文件、跟踪文件历史或者优化存储空间。 此外,这一章节可能还会介绍如何使用其他命令行工具,如less(用于分页查看大文件内容)和man(手册页,查阅命令的完整帮助文档),以增强在长格式输出下获取和处理信息的能力。 总结来说,深入研究长格式输出是Linux命令行学习的重要环节,它涉及文件系统的管理、权限控制以及高效使用各种命令的技巧,有助于提升用户在Linux环境下的操作效率和问题解决能力。

ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; if isempty(stepmax) || stepmax==0 Sigma = SigmaNew; return end if stepmax > 0.1 stepmax=0.1; end %----------------------------------------------------- % Projected gradient %----------------------------------------------------- while costmax<costmin [costmax, S] = costgraph(KH,stepmax,desc,SigmaNew); if costmax<costmin costmin = costmax; SigmaNew = SigmaNew + stepmax * desc; %------------------------------- % Numerical cleaning %------------------------------- % SigmaNew(find(abs(SigmaNew<option.numericalprecision)))=0; % SigmaNew=SigmaNew/sum(SigmaNew); % SigmaNew =SigmaP; % project descent direction in the new admissible cone % keep the same direction of descent while cost decrease %desc = desc .* ( (SigmaNew>0) | (desc>0) ) ; desc = desc .* ( (SigmaNew>option.numericalprecision)|(desc>0)); desc(coord) = - sum(desc([[1:coord-1] [coord+1:end]])); ind = find(desc<0); if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end end end %----------------------------------------------------- % Linesearch %----------------------------------------------------- Step = [stepmin stepmax]; Cost = [costmin costmax]; [val,coord] = min(Cost); % optimization of stepsize by golden search while (stepmax-stepmin)>option.goldensearch_deltmax*(abs(deltmax)) && stepmax > eps stepmedr = stepmin+(stepmax-stepmin)/gold; stepmedl = stepmin+(stepmedr-stepmin)/gold; [costmedr, S1] = costgraph(KH,stepmedr,desc,SigmaNew); [costmedl, S2] = costgraph(KH,stepmedl,desc,SigmaNew); Step = [stepmin stepmedl stepmedr stepmax]; Cost = [costmin costmedl costmedr costmax]; [val,coord] = min(Cost); switch coord case 1 stepmax = stepmedl; costmax = costmedl; S = S2; case 2 stepmax = stepmedr; costmax = costmedr; S = S2; case 3 stepmin = stepmedl; costmin = costmedl; S = S2; case 4 stepmin = stepmedr; costmin = costmedr; S = S1; end end %--------------------------------- % Final Updates %--------------------------------- CostNew = Cost(coord); step = Step(coord); % Sigma update if CostNew < CostOld SigmaNew = SigmaNew + step * desc; end Sigma = SigmaNew;

2023-05-25 上传