Shell编程实战:面向对象的操作指南

需积分: 9 0 下载量 96 浏览量 更新于2024-07-17 收藏 1.89MB PDF 举报
“shellbook.pdf”是一本以实践为导向的Shell编程书籍,强调通过实例学习Shell的日常操作,包括数值、逻辑值、字符串、文件、进程、文件系统等方面的处理。本书并非专注于深入讲解Shell语法,而是以面向“对象”的方式帮助读者在实际应用中提升技能。 在书中,首先会介绍一些预备知识,让读者对Shell有一个基本的认识。接着,逐步深入到数值运算,包括算术运算符和表达式的使用,这对于进行计算和数据处理至关重要。布尔运算部分则会讲解如何使用条件判断,如if语句和逻辑运算符,这对于编写控制流程的脚本非常关键。 字符串操作章节将涵盖字符串的创建、比较、查找、替换等操作,这对于处理文本数据和日志文件非常实用。文件操作部分将介绍如何读写文件、重命名、移动、复制和删除文件,这对于自动化任务和数据管理是必不可少的。文件系统操作部分将涉及目录管理、权限设置以及磁盘空间检查等,这些是系统管理员常用的技能。 进程操作章节将讲述如何管理和控制进程,包括进程的启动、停止、监控和调度,这对于系统性能优化和问题排查极其重要。网络操作部分可能涵盖使用Shell进行网络通信、数据传输和网络状态查询,这对于网络自动化和远程管理很有帮助。用户管理章节则会涉及用户账户、权限和组的管理,这对于多用户环境下的系统管理尤其重要。 此外,书中还包含一个总结部分,以便读者回顾和巩固所学内容。附录中可能提供额外的参考资料和工具,便于读者进一步学习和查找信息。本书的源代码可以在GitHub上找到,读者可以参与到项目的改进和更新中,通过提交Pull Request来贡献自己的力量。 本书鼓励读者积极参与开源社区,提供了作者的联系方式,以及通过微信赞助和支持更多开源书籍的方式。全书采用CC BY-NC-ND 4.0协议发布,尊重了创作者的权益,同时也鼓励分享和非商业用途的使用。 这是一本以实践为主的Shell编程指南,旨在帮助读者通过实例学习和提高Shell技能,无论是在日常使用还是系统管理方面都能受益匪浅。通过这本书,读者不仅可以掌握Shell的基本操作,还能学会如何在实际工作中灵活运用。
2021-12-22 上传
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、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挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行