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    Linux中ln的用法

    ln是linux中一个非常重要命令,它的功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个同步的链接.当我们需要在不同的目录,用到相同的文件时,我们不需要在每一个需要的目录下都放一个必须相同的文件,我们只要在某个固定的目录...,放上该文件,然后在 其它的目录下用ln命令链接(link)它就可以,不必重复的占用磁盘空间。...ln 可以创建两种不同类型的链接: 符号链接(或符号链接)以路径的形式存在。类似于Windows操作系统中的快捷方式。软链接可以跨文件系统 ,硬链接不可以。软链接可以对一个不存在的文件名进行链接。....文件系统链接 基本语法 ln的用法跟cp和mv相似: ln -s 注意 -s标志指定软链接。如果省略此标志,则默认情况下会创建硬链接。 您可以为文件和目录创建符号链接。...例如,要创建从目录/var/www/html到主目录的链接: ln -s /var/www/html/example.com ~/example.com 如果未指定第二个参数,ln则会链接到当前目录。

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    Linux中的链接 ln

    指向该文件的链接数 文件的类型 分配给该文件的块数 …… 用户不必了解i节点的内容,但是也可以很方便的查看,使用stat FILENAME查看你文件的i节点的信息: $ stat name File...文件名、i节点和文件内容的关系示意图如下: ? 硬链接 可以使用ln命令创建一个硬链接(或者叫链接),它的特点是会有多个目录项指向同一个i节点。...通过下面的命令创建新链接: ln TARGET LINK_NAME 其中TARGET是一个已经存在的普通文件,而LINK_NAME是新链接的名称。...例如,下面的命令为now.txt创建一个在homework目录下的名为newNow.txt的链接: $ ln now.txt homework/newNow.txt $ ls -i now.txt homework...使用ln命令的-s选项即可创建软链接,下面为now.txt创建一个名为newSNow.txt的软链接: $ ln -s now.txt newSNow.txt 查看其i节点号,二者并不相同: $ ls

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    常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。...(2)Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练的过程中,激活函数会改变各层数据的分布,随着网络的加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,...BN的主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch的均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1的正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 的方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道的均值和方差。 BN的使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差,不同的输入样本有不同的均值和方差。 对于特征图 ? ,LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。...(2)Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练的过程中,激活函数会改变各层数据的分布,随着网络的加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,...BN的主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch的均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1的正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 的方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道的均值和方差。 BN的使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差,不同的输入样本有不同的均值和方差。 对于特征图 ,LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    Linux中ln命令的用法以及分析

    在ubuntu用也有类似于windows中快捷方式这种类型的东西,即链接。这里一般使用ln命令来执行得到,ln命令用法简单,但是与windows不同,这里有硬链接和软链接两种类型的链接。...文件系统 在Linux中每一个文件大体上由三个部分组成: 文件名:这个是用来标记这个文件的符号,也就是我们所理解的文件名; inode:inode存放的是文件的metadata,也就是元信息,包括了文件的权限...对一个文件的修改就是对另一个文件的修改。当删除一个文件的时候,只是删除了这个文件名,并且将对应inode的链接数减了1。...具体ln命令的用法: ln 源文件 目标文件        //默认创建硬链接 ln -s 源文件 目标文件    //加-s (symbolic)选项创建软链接 创建的软链接在用ls -l 查看的时候是会显示细节的...,比如: myths@myths-X450LD:~/test$ ln -s a.txt b.txt myths@myths-X450LD:~/test$ ls a.txt b.txt myths@myths-X450LD

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    命令ln的使用 以及 查看软件是否安装

    它的功能是为某一个文件或目录在另外一个位置建立一个同步的链接,类似Windows下的超级链接。...这个命令最常用的参数是-s,具体用法是: sudo ln -s 源文件 目标文件  举例: 当前目录是/local,而我经常要访问/usr/local/linux/work 那么我就可以使用在local...下建立一个文件linkwork, 然后sudo ln -s /usr/local/linux/work  /local/linkwork 即建立两者之间的链接。...建立硬链接时,链接文件和被链接文件必须位于同一个文件系统中,并且不能建立指向目录的硬链接。而对符号链接,则不存在这个问题。默认情况下,ln产生硬链接。   ...如果给ln命令加上- s选项,则建立符号链接。如果[链接名]已经存在但不是目录,将不做链接。[链接名]可以是任何一个文件名(可包含路径),也可以是一个目录,并且允许它与“目标”不在同一个文件系统中。

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    用Welford算法实现LN的方差更新

    【GiantPandaCV导语】 前段时间debug LayerNorm的时候,看见Pytorch LayerNorm计算方差的方式与我们并不一样。...最后再分别计算两者的均值,通过上述关系式子得到结果 根据维基百科的介绍,前面这两种方法的一个共同缺点是,其结果依赖于数据的排序,存在累加的舍入误差,对于大数据集效果较差 Welford算法 此前大部分深度学习框架都采用的是...首先给出结果,我们再来进行一步步的推导: 其中 表示前n个元素的均值 推导 首先我们推导均值的计算: 当为n+1的情况下: 方差的推导稍微有点复杂,做好心理准备!...首先我们回到Naive公式 我们看下n+1时候的情况 我们把n+1乘到左边,并把n+1的平方项单独拆出来 而根据前面计算我们可以把 替换掉 而 我们前面推导均值的时候推导过,此时替换进来...额外拓展: 这样子更新方差,每一次都可能会加一个较小的数字,也会导致舍入误差,因此又做了个变换: 每次统计: 最后再得到方差: 这个转换是一个等价转换,感兴趣的读者可以从头一项一项的推导。

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    深度学习常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN

    它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。...(2)Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练的过程中,激活函数会改变各层数据的分布,随着网络的加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,...BN的主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch的均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1的正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 的方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道的均值和方差。 BN的使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差,不同的输入样本有不同的均值和方差。 对于特征图 ? ,LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    java random函数原理_详解JAVA中Random()函数的用法

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 有时候,我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。 随机数是专门的随机试验的结果。...随机数最重要的特性是:它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。 Java中存在着两种Random函数:java.lang.Math.Random和java.util.Random。...java.lang.Math.Random 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值,该值大于等于0.0且小于1.0,即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间,返回值是一个伪随机选择的数...具体用法如下例:package xttblog.com; import java.util.ArrayList; import java.util.Random; public class TestRandom...* */ // 案例3 // 在没带参数构造函数生成的Random对象的种子缺省是当前系统时间的毫秒数。

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    硬链接(ln) vs 复制(cp)的详细区别

    硬链接(ln) vs 复制(cp)的详细区别 很多初学者容易混淆这两个概念。...让我详细解释: 一、核心本质区别 硬链接(ln) 多个文件名指向同一份数据 创建的是新的目录条目,指向相同的inode 不占用额外的磁盘空间(除了目录条目本身) 所有链接都是平等的,没有"原始"和"副本..."之分 复制(cp) 创建全新的独立文件 分配新的inode和数据块 占用与原文件相同的磁盘空间 有明确的"源文件"和"目标文件"之分 二、详细对比表格 特性 硬链接(ln) 复制(cp) 数据存储 共享同一份数据...ln /data/bigfile.iso /backup/bigfile_backup.iso # 两个位置访问同一份数据,不占双倍空间 版本快照 # 创建配置文件的"快照" cp -l config.cfg.../data.db ln /shared/data.db ~user2/data.db 适合使用复制的情况: 需要独立修改 cp template.conf my_config.conf # 修改my_config.conf

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    常用的 Normalization 方法:BN、LN、IN、GN(附代码&链接)

    (IN,2017年) Group Normalization(GN,2018年) 它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。...Internal Covariate Shift (ICS) 问题:在训练的过程中,激活函数会改变各层数据的分布,随着网络的加深,这种改变(差异)会越来越大,使模型训练起来特别困难,收敛速度很慢,会出现梯度消失的问题...BN的主要思想:针对每个神经元,使数据在进入激活函数之前,沿着通道计算每个batch的均值、方差,‘强迫’数据保持均值为0,方差为1的正态分布,避免发生梯度消失。...求通道 1 的方差也是同理。对所有通道都施加一遍这个操作,就得到了所有通道的均值和方差。 BN的使用位置:全连接层或卷积操作之后,激活函数之前。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差,不同的输入样本有不同的均值和方差。 对于特征图 ? ,LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差,保留 N 维度。

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    java scanner构造函数_使用Scanner作为构造函数的参数的Java

    参考链接: Java Scanner仪类 这是一个学校任务的问题,这就是为什么我这样做的原因。...使用Scanner作为构造函数的参数的Java  总之,我在主要方法(Scanner stdin = new Scanner(System.in);是行)中使用Stdin制作扫描仪,从程序运行时指定的txt...,没有例外或抛出的错误。...只有调用.next()的作品。我可以让程序工作,但这会很冒险,我真的不明白发生了什么。我怀疑我错过了一个非常简单的概念,但我迷路了。任何帮助,将不胜感激。  ...+1  ”此时,Scanner的任何调用都将结束程序,不会抛出异常或错误。“究竟在什么时候?程序在哪里结束? –  +1  我不认为你的程序实际终止。我认为你的控制台正在等待输入。

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