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Linux 压缩(打包)文件夹 tar/zip

本文介绍了Linux下tar和zip的压缩方法。tar压缩命令为“tar -zcvf 打包后生成的文件名全路径 要打包的目录”,zip压缩命令为“zip [参数] [打包后的文件名] [打包的目录路径]”,还给出了具体例子。此外,还介绍了unzip的语法、参数及解压示例,以及zip未安装时的解决办法。

tar 压缩方法:

tar -zcvf /home/xahot.tar.gz /xahot

tar -zcvf 打包后生成的文件名全路径 要打包的目录
例子:把/xahot文件夹打包后生成一个/home/xahot.tar.gz的文件。

zip 压缩方法:

压缩当前的文件夹 zip -r ./xahot.zip ./* -r表示递归
zip [参数] [打包后的文件名] [打包的目录路径]
解压 unzip xahot.zip 不解释
linux zip命令的基本用法是:

linux zip命令参数列表:

   -a 将文件转成ASCII模式
   -F 尝试修复损坏的压缩文件
   -h 显示帮助界面
   -m 将文件压缩之后,删除源文件

   -n 特定字符串 不压缩具有特定字尾字符串的文件
   -o 将压缩文件内的所有文件的最新变动时间设为压缩时候的时间
   -q 安静模式,在压缩的时候不显示指令的执行过程
   -r 将指定的目录下的所有子目录以及文件一起处理
   -S 包含系统文件和隐含文件(S是大写)
   -t 日期 把压缩文件的最后修改日期设为指定的日期,日期格式为mmddyyyy

举例:

将/home/wwwroot/xahot/ 这个目录下所有文件和文件夹打包为当前目录下的xahot.zip

zip –q –r xahot.zip /home/wwwroot/xahot

上面的命令操作是将绝对地址的文件及文件夹进行压缩.以下给出压缩相对路径目录

比如目前在Bliux这个目录下,执行以下操作可以达到以上同样的效果.

zip –q –r xahot.zip xahot

比如现在我的xahot目录下,我操作的zip压缩命令是

zip –q –r xahot.zip *

以上是在安静模式下进行的,而且包含系统文件和隐含文件

unzip语 法:

unzip [-cflptuvz][-agCjLMnoqsVX][-P<密码>][.zip文件][文件][-d<目 录>][-x<文件>] 或 unzip [-Z]

补充说明:unzip为.zip压缩文件的解压缩程序。

unzip参 数:
-c 将解压缩的结果显示到屏幕上,并对字符做适当的转换。
-f 更新现有的文件。
-l 显示压缩文件内所包含的文件。
-p 与-c参数类似,会将解压缩的结果显示到屏幕上,但不会执行任何的转换。
-t 检查压缩文件是否正确。
-u 与-f参数类似,但是除了更新现有的文件外,也会将压缩文件中的其他文件解压缩到目录中。
-v 执行是时显示详细的信息。
-z 仅显示压缩文件的备注文字。
-a 对文本文件进行必要的字符转换。
-b 不要对文本文件进行字符转换。
-C 压缩文件中的文件名称区分大小写。
-j 不处理压缩文件中原有的目录路径。
-L 将压缩文件中的全部文件名改为小写。
-M 将输出结果送到more程序处理。
-n 解压缩时不要覆盖原有的文件。
-o 不必先询问用户,unzip执行后覆盖原有文件。
-P<密码> 使用zip的密码选项。
-q 执行时不显示任何信息。
-s 将文件名中的空白字符转换为底线字符。
-V 保留VMS的文件版本信息。
-X 解压缩时同时回存文件原来的UID/GID。
[.zip文件] 指定.zip压缩文件。
[文件] 指定要处理.zip压缩文件中的哪些文件。
-d<目录> 指定文件解压缩后所要存储的目录。
-x<文件> 指定不要处理.zip压缩文件中的哪些文件。
-Z unzip -Z等于执行zipinfo指令

举例:

将/home/wwwroot/xahot.zip解压到当前目录

unzip xahot.zip

如果出现这个提示:
-bash: zip: command not found
不能执行ZIP压缩,是因为没有安装ZIP,
运行下这条安装命令即可 yum install zip
原文:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7479f7990100zwkp.html

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内容概要:本文针对光伏系统并网过程中存在的电能质量问题,特别是总谐波失真(THD)超标难题,提出了一种基于机器学习算法的智能控制方案。研究采用级联多电平逆变器拓扑结构,设计了由级联前馈神经网络(CFNN)与深度神经网络(DNN)构成的协同控制体系。该方案通过CFNN实现对光伏出力波动和电网参数变化的快速响应,输出初步开关状态指令以抑制低次谐波;DNN则通过深层特征学习对开关状态进行精准校正,进一步抑制高次谐波,二者协同实现谐波的分层优化。研究还引入误差反馈机制,动态调整控制参数,确保系统在复杂工况下的稳定性和经济性。理论分析与性能对比表明,该方案将电流总谐波失真降至3.8%,功率因数提升至0.99,响应时间缩短至0.05s,显著优于传统PI控制和单一神经网络控制,有效解决了传统方法依赖精确模型、适应性差的问题,为光伏微电网的高效、高质量并网提供了新型技术路径。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或新能源发电基础知识,从事光伏并网、电能质量治理、智能控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 探索如何将机器学习算法(特别是CFNN与DNN)应用于电力电子变换器的高级控制;② 研究解决光伏并网系统中谐波抑制与并网效率协同优化的技术方案;③ 为设计高电能质量、强鲁棒性的智能逆变器控制系统提供理论依据和仿真参考。; 阅读建议:本资源以Simulink仿真实现为核心,重点在于协同控制策略的原理剖析与性能验证。读者在学习时应重点关注控制架构的设计思想、两种神经网络的功能分工与协同机制,并结合文中提供的性能对比数据,深入理解其相对于传统方法的优越性。
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a74b2e8a42b7 SAP基金管理(FM)作为SAP系统内的一个核心组成部分,主要承担起组织层面的预算执行与控制职责。本指南系统性地阐述了SAP FM的设定过程和运行方法,主要面向期望全面认知并熟练运用此模块的从业人员。SAP FM的核心理念聚焦于预算管控,其运作机制依托于承诺项目与基金中心这两个基础要素。承诺项目构成了预算规划与实际耗费的基准框架,其功能类似于一个专用账户,用以记录预算的预定数值与实际发生的支出。基金中心则定义为一个组织构成单元,能够映射至成本中心或制造单元等具体实体,并担当预算监管的核心角色。在实施SAP FM的系统配置时,必须完成基金中心及其分组的设计工作。基金中心组是基金中心的集合体,对于整合及管理多个基金中心的预算具有显著作用。不仅如此,还需明确FM区域的概念,并将其与公司代码进行绑定,以此保障预算管理与财务核算之间的协同对应。在SAP FM环境中,预算以交易凭证的形式呈现,借助派生机制,当在总账(GL)系统内完成交易录入时,系统能够自动依据会计项目与成本中心的信息,生成对应的承诺项目及基金中心,从而完成预算数据的记录工作。预算在SAP FM系统中区分为计划预算与实际预算两种类型,其中计划预算作为预先设定的管理参照标准,而实际预算则反映了实际发生的资金支出。预算的处理方式涵盖多种情形,包括预算的录入、补充、退还以及在不同基金中心或承诺项目间的迁移。预算的录入是指对当年度预算数据的输入;预算的补充是对已分配预算资源的增加;预算的退还则涉及对已分配预算资源的减少;预算的迁移则是在不同基金中心或承诺项目之间进行预算资源的重新分配,这一过程关联到预算的再分配操作。预算迁移功能赋...
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