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Linux常用目录解释

Linux 文件系统是操作系统的关键组成部分,为存储设备上的数据存储、组织和访问提供了一种结构化的方式。它基于分层目录结构,理解其布局对于有效使用 Linux 至关重要。以下是一个概述: 1....分层目录结构 根目录 ( /):Linux 文件系统中的顶级目录。每个文件和目录都从根目录开始。...关键目录解释 /bin:包含在引导过程或进行系统修复和恢复时所需的基本二进制可执行文件(程序)。...一切皆文件 在 Linux 中,几乎所有东西都被视为文件,包括硬件设备和套接字。这一概念为与不同资源的交互提供了一个通用接口。...理解 Linux 文件系统对于在 Linux 环境中进行导航、管理数据和系统管理任务至关重要。它的结构化方法和灵活性使其成为满足各种计算需求的强大工具。

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Linux:procmeminfo参数详细解释

Linux:/proc/meminfo参数详细解释 一、Linux内存总览图 二、meminfo参数的详细介绍 /proc/meminfo是了解Linux系统内存使用状况的主要接口,我们最常用的”free...因为Linux kernel并没有滴水不漏地统计所有的内存分配,kernel动态分配的内存中就有一部分没有计入/proc/meminfo中。...在x86系统上Linux的内核栈大小是固定的8K或16K(可参阅我以前的文章:内核栈溢出)。...注:shared memory 不属于 AnonPages,而是属于Cached,因为shared memory基于tmpfs,所以被视为file-backed、在page cache里,上一节解释过。...Pages),而mmap shared anonymous pages属于Cached(file-backed pages),因为shared anonymous mmap也是基于tmpfs的,上一节解释

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java 接口default_接口default方法作用

在java8以后,接口中可以添加使用default或者static修饰的方法,在这里我们只讨论default方法,default修饰方法只能在接口中使用,在接口中被default标记的方法为普通方法,可以直接写方法体...实现类会继承接口中的default方法 如果接口A中有default方法: public interface A { public default void a(){ System.out.println...方法,这时,该类必须重写接口中的default方法 为什么要重写呢?...是因为,类在继承接口中的default方法时,不知道应该继承哪一个接口中的default方法。...b方法(被default修饰),那么子类会继承父类的b方法而不是继承接口中的b方法 接口A: public interface A { public default void b(){ System.out.println

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如何给女朋友解释Linux内核

如何跟女朋友解释Linux内核到底长啥样?...TurnOff.us一幅名为"Inside The Linux Kernel"的漫画,做了个好示范,让我们一起来看一看~ TurnOff.us是一个极客漫画网站,上面有许多关于编码、Web、Linux等相关的漫画...漫画全貌 漫画是以一座两层房子来描述Linux内核 地下室 我们从下往上看,首先看到的是地下室层,它代表着Linux内核的基石——文件系统: 地下室由一排排井然有序的文件柜组成,每个抽屉里面放置着各种不同的文件...在桌子的上座有一只神气十足的企鹅举着手,仿佛在比划着什么,它代表着Linux内核中的初始化进程(Init Process),它的PID为1。...好了,这下大家知道怎么跟非IT的女朋友or男朋友解释Linux内核都有些啥了吗?

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tf.Graph().as_default()

tf.Graph().as_default() 表示将这个类实例,也就是新生成的图作为整个 tensorflow 运行环境的默认图,如果只有一个主线程不写也没有关系,tensorflow 里面已经存好了一张默认图...,可以使用tf.get_default_graph()来调用(显示这张默认纸),当你有多个线程就可以创造多个tf.Graph(),就是你可以有一个画图本,有很多张图纸,这时候就会有一个默认图的概念了。...具体的示例代码如下,和图中的一样: import tensorflow as tf c=tf.constant(4.0) assert c.graph is tf.get_default_graph(...) #看看主程序中新建的一个变量是不是在默认图里 g=tf.Graph() with g.as_default(): c=tf.constant(30.0) assert c.graph...(): c1 = tf.constant(4.0) g2 = tf.Graph() with g2.as_default(): c2 = tf.constant(20.0) with

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