43、FTP与文件系统管理全解析

FTP与文件系统管理全解析

1. FTP文件传输基础

1.1 禁用提示

默认情况下,使用 ftp 进行文件传输时,系统会提示确认是否真的要移动每个文件。但如果要下载包含数十或数百个文件的目录,逐个确认就显得很繁琐。可以使用 prompt 命令来开启或关闭这种验证提示。
示例如下:

ftp> mget *.txt
...
ftp> prompt
Interactive mode off.
ftp> mget *

在这个例子中,通过 prompt 命令关闭了交互式模式,之后使用 mget * 可以直接下载当前目录下的所有文件,无需逐个确认。

1.2 二进制和 ASCII 传输

二进制和 ASCII 传输的区别常令人困惑,这源于对回车和换行符的不同处理方式。DOS 系统和 UNIX 系统长期以来在如何标记行尾的问题上存在分歧。
- UNIX 系统默认使用二进制传输,而基于 Windows 的系统默认使用 ASCII 传输。
- 可以使用 bin 命令让 FTP 服务器使用二进制传输,使用 a 命令使用 ASCII 传输。
- 一般来说,二进制模式可以成功传输二进制和 ASCII 文件;而 ASCII 模式只能传输 ASCII 文件,若用 ASCII 模式传输二进制文件,文件会损坏。所以,建议使用二进制模式进行传输。

1.3 查看文件

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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