Linux常用命令详解:cat与chattr功能与应用

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Linux 是一种广泛使用的开源操作系统,以其强大的命令行工具著称。本文将深入探讨两个常用的Linux命令:`cat` 和 `chattr`,它们在文件管理和权限控制中发挥着关键作用。 **1. cat命令** `cat` 是一个基础但功能强大的文本处理工具,它的主要功能是连接和显示多个文件的内容。默认情况下,它会将所有输入文件的内容连接在一起并输出到标准输出(通常是屏幕),如果提供了输出文件名(如`> fileName`),则会将内容追加到该文件中。`cat` 命令支持多种选项,例如: - `-n` 或 `--number`:为输出的每一行添加行号。 - `-b` 或 `-n` 的变体:仅对非空白行编号。 - `-s` 或 `--squeeze-blank`:消除连续的空白行。 - `-v` 或 `--show-nonprinting`:显示不可打印字符。 - 示例中,`cat -ntextfile1 > textfile2`用于将`textfile1`的内容加上行号并写入`textfile2`,而`textfile2 >> textfile3`则是将`textfile2`的内容追加到`textfile3`。 **2. chattr命令** `chattr` 是用来改变文件或目录的元数据属性,特别适用于ext2文件系统。该命令可用于设置以下八种属性: - `a`:只允许附加,不允许修改。 - `b`:不更新最后访问时间。 - `c`:压缩文件或目录存储。 - `d`:不参与备份(排除在垃圾回收操作外)。 - `i`:锁定文件,禁止修改。 - `s`:保密删除,不可恢复。 - `S`:实时更新文件或目录属性。 - `u`:防止意外删除,增加保护。 `chattr` 命令的常用选项包括: - `-R`:递归处理,作用于目录及其所有内容。 - `-v` 或 `-V`:分别用于查看当前属性和显示操作过程。 - `+<属性>`、`-<属性>` 和 `<属性>`:分别用于启用、禁用或指定特定属性。 `chgrp` 命令用于更改文件或目录的群组所有权,与`chattr`不同,但同样重要,因为它控制了文件权限的分配。 通过熟练掌握这些命令及其参数,用户可以在Linux环境下高效地管理文件、保持数据安全性和执行权限操作。理解这两个命令的用法对于Linux系统管理员和开发人员来说是必不可少的,它们简化了文件操作流程,提高了系统的灵活性和安全性。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R