31、UNIX 终端配置与管理全解析

UNIX 终端配置与管理全解析

1. 终端信息条目创建与特殊设备文件

创建新的终端信息(terminfo)条目并非只有一种方法。可以使用 infocmp -I 命令直接获取类似终端信息的 ASCII 源条目,无需处理类似终端能力(termcap)的条目。

与串行线路对应的特殊设备文件在不同的 UNIX 版本中有所不同。通常,它们的名称形式为 /dev/ttyn (n 是一位或两位数字),其中 n 表示线路编号,从 0 开始。直接连接的终端通过这些特殊文件进行访问。特殊文件 /dev/console 指的是系统控制台设备。最初,SVR4 中与终端相关的特殊设备文件位于 /dev/term 目录中,名称与线路编号相对应(例如: /dev/term/14 ),通常还会有指向 ttyn 类型名称的链接。

特殊文件 /dev/tty (无后缀)具有特殊用途,它是每个控制 TTY 的进程的同义词,可确保输出到终端,无论是否进行了 I/O 重定向。此外, /dev 中还有其他用于通过网络或窗口系统进行间接登录会话的终端设备,称为伪终端设备。在 BSD 终端线路配置文件 /etc/ttys /etc/ttytab 中可以轻松识别这些设备,因为 getty 进程与这些设备无关。

2. 终端配置文件总结

终端线路的配置和定义文件

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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