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  • 描述文件的元数据信息有哪些,分别表示什么含义,如何查看?如何修改文件的时间戳信息? 文件系统中的数据两类, 一类是数据,另一类是元数据 。 数据:普通文件中的实际数据 元数据:指用来描述一个文件的特征的...

    描述文件的元数据信息有哪些,分别表示什么含义,如何查看?如何修改文件的时间戳信息?

    文件系统中的数据有两类, 一类是数据,另一类是元数据

    数据:普通文件中的实际数据
    元数据:指用来描述一个文件的特征的系统数据,诸如访问权限、文件拥有者、以及文件数据块的分布信息,具体时间查看等等;
    

    查看文件的元数据信息需要使用一个命令:stat
    例子查看:
    在这里插入图片描述

    查看文件的元数据信息具体内容

    File 文件名称;
    Size 文件大小;
    Blocks 占用的磁盘块数;
    IO Block IO块大小;
    regular file 这里是显示文件的类型,这是一个普通文件
    Device 所在设备;
    Inode  Inode节点号;
    Links  被链接的次数;
    Access【第一个】访问权限;
    Uid   uid号和属主;
    Gid   gid号和属组;
    Access【第二个】  文件最近一次的访问时间;
    Modify  文件的修改时间;
    Chang  文件的改变时间。
    

    修改文件的时间戳

    使用命令:touch

    创建文件和修改文件或者目录的时间戳
    它有两个功能:
    一、用于把已存在文件的时间标签更新为系统当前的时间(默认方式),他们的数据将原封不动地保留下来;
    二、用来创建新的空文件。
    
    2、命令语法:
    touch 【选项】 【文件名或者目录名】
    3、命令参数:
    -a 只修改文件的access(访问)时间.
    -c 或--no-create  不创建不存在的文件。
    -d 使用指定的日期时间,而非现在的时间
    -m 指修改Modify(修改)时间,而不修改access(访问)时间
    -r file 使用指定file文件的时间戳(access,modify)更新文件的时间戳(access,modify)
    -t 将时间修改为参数指定的日期,如:11042227代表11月4号22点27分
    

    修改文件的时间戳信息
    实例:
    没有修改之前
    在这里插入图片描述

    #修改之后
    touch -t 日期

    在这里插入图片描述

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  • 填空题媒体在计算机领域中两种含义:一是指存储信息的(实体),二是指表示和传播信息的(载体)。多媒体技术的媒体指的是(后者)。通常“媒体”可分为以下五种类型:(感觉)媒体、(表示 )媒体、(显示)媒体、(存储)媒体...

    填空题

    媒体在计算机领域中有两种含义:一是指存储信息的(实体),二是指表示和传播信息的(载体)。多媒体技术的媒体指的是(后者)。

    通常“媒体”可分为以下五种类型:(感觉)媒体、(表示 )媒体、(显示)媒体、(存储)媒体和(传输 )媒体

    “多媒体”是指能够同时(获取)、(处理)、(编辑)、(存储)和(展示)两个以上不同类型信息媒体的技术。

    多媒体技术是把指(文字)、(音频)、(视频)、(图形)、(图像)、(动画)等多种媒体信息通过计算机进行数字化(采集)、(获取)、(压缩/解压缩)、(编辑)、(存储)等加工处理,再次以单独或合成形式表现出来的一体化技术。

    多媒体技术的特征主要包括信息载体的(多样化)、(集成性)和(交互性)三个方面。

    矢量图形的最大优点在于可以分别(控制处理)图中的各个部分。

    图像的关键技术是图像的(扫描)、(编辑)、(压缩)、(快速解压缩)和色彩一致性再现等。

    若干(有联系)的图像数据连续播放便形成了视频。

    影响数字声音波形质量的主要因素有(采样频率)、(采样精度)和(通道数)。

    动画是(活动)的图画,实质是一幅幅静态图像的(连续)播放。

    图像数据冗余有以下几种类型:(空间)冗余、(时间)冗余和(视觉)冗余。

    数据压缩可分为有损)压缩和(无损)压缩两种。

    计算机设计动画方法有两种:一种是(造型)动画,另一种是(帧)动画

    多媒体计算机的硬件系统主要包括计算机主要配置和各种外部设备以及与各种外部设备的(控制接口卡)。

    多媒体计算机的软件系统主要包括多媒体(驱动软件)、多媒体(操作系统)、多媒体(数据处理软件)、多媒体(创作工具软件)和多媒体(应用软件)。

    Windows98本身附带了(画图)、(录音机)、(CD播放器)及(媒体播放器)等多媒体程序。

    视频数字化是指以一定的速度对模拟视频信号进行(捕获)、(处理)生成数字信息的过程。

    (声卡)是处理和播放多媒体声音的关键部件。

    媒体素材中的文字实际上有两种,一种是(文本)文字,另一种是(图形)文字。

    文字输入除了键盘输入之外,还有(联机手写)输入、(扫描)输入和(语音)输入等新型输入技术。

    MIDI文件并不记录任何声音,而是记录电子乐器的(弹奏信息),是乐谱的一种(数字式)描述。

    声音的反转能够产生把声波(从后往前)反向播放的特殊效果。

    声音的延时效果可以创建(回声)以及(混响)效果,合适的延迟可以产生合唱效果。

    在计算机图像处理中,图像有两种类型,(点阵)图和(矢量)图。

    一个Photoshop创作的图像可以想象成是由若干张包含有图像各个(不同部分)的不同透明度的纸叠加而成的,每张“纸”称之为一个(图层)。

    Photoshop用通道来存储(色彩信息)和(选择区域)。

    Photoshop中的路径可以是(闭合)的,也可以是(断开)的。

    Photoshop的喷枪工具用前景色产生(喷绘)的效果。

    Photoshop的橡皮章工具是某指定区域或(像素)为样本,将其(复制)到任何地方。

    Photoshop图案图章工具用来填充(连续)图案。

    Photoshop移动工具可以将某图层中的全部图像或(选择区域)移动到指定位置。

    Photoshop橡皮擦工具在背景曾中将擦过的区域涂成(背景色)。

    Photoshop涂抹工具模仿手指在(未干)的颜料中涂抹的效果。

    Photoshop模糊/锐化工具用来降低/增加相邻像素点的(对比度)。

    Photoshop加亮/加暗工具用来改变图像上某个区域的(亮度)。

    Photoshop海棉工具用来增加或降低颜色的(饱和度)。

    Photoshop填充工具可以对(封闭)选区填充颜色或(图案)。

    Photoshop色彩控制工具用来设定(前景色)和(背景色)。

    Photoshop颜色拾取工具从图像中拾取某一(像素点)的颜色来改变前景色或背景色。

    Photoshop手掌工具用来(移动)图像画面。

    Photoshop自由套索工具用来产生(任意形状)的选择区域。

    Photoshop多边形套索工具用来产生(直线型)的多变型选择区域。

    Photoshop磁性套索工具可以自动跟踪图像中物体的(边缘)形成选择区域。

    Photoshop魔术棒工具根据相邻像素的颜色(近似程度)来确定选择区域。

    Photoshop滤镜专门用于对图像进行各种(特殊效果 )处理。

    Photoshop模糊滤镜用来对图像进行模糊效果或(柔化边缘)。

    Photoshop扭曲滤镜模拟不同的扭曲效果,生成(波纹)、(挤压变形)等图像。

    Photoshop风格化滤镜模拟(印象派)及其他风格画派效果。

    Photoshop浮雕滤镜用来勾勒出图像的(轮廓)和降低周围(色值)来生成浮雕凸起的效果。

    Photoshop光照效果滤镜主要用于在图像中产生(照明)效果。

    Photoshop镜头光晕滤镜可以产生照相机滤光镜的(炫光)

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  • 完全竞争市场的含义特征

    千次阅读 2019-08-11 17:34:13
    1、完全竞争市场的含义特征。完全竞争市场又称纯粹竞争市场,是一种竞争不受任何阻碍和干扰的市场结构。完全竞争市场具有以下特征: (1)市场上很多生产者和消费者,或买者和卖者,而且这些生产者规模都很小,...

    1、完全竞争市场的含义和特征。完全竞争市场又称纯粹竞争市场,是一种竞争不受任何阻碍和干扰的市场结构。完全竞争市场具有以下特征:
    (1)市场上有很多生产者和消费者,或买者和卖者,而且这些生产者规模都很小,没有任何一个买者或卖者能够影响市场价格,每个生产者或消费者都只能是市场价格的接受者,而不是价格的决定者。也就是说,每一个生产者或消费者都只是被动地接受市场价格,对市场价格没有任何控制的力量。
    (2)企业生产的产品是同质的,即不存在产品差别。在生产同一产品的各个企业之间,没有质量差别。或者说,对于不同企业生产的同一产品,消费者感觉不出任何质量上的差别。
    (3)资源可以自由流动,企业可以自由进入或退出市场。也就是说,任何一个企业都可以自由进入该市场,或自由退出该市场,没有任何障碍。
    (4)买卖双方对市场信息都有充分的了解。消费者和生产者都可以及时获得准确的市场信息,因而他们的决策都是充满理性的。
    以上四个特征中,前两个是主要的。实际上,在现实生活中,很难找到完全符合这些特征的市场。某些农产品,如小麦、玉米等的市场属于近似的例子。

    2、完全垄断市场的含义成因和特征。完全垄断是指整个行业只有唯一供给者的市场组构。完全垄断是一种十分特殊的情况,形成完全垄断的条件主要包括
    (1)政府垄断。即政府凭借其特殊地位,为了实现特定的社会经济目的,而对某一行实行完全垄断。例如我国邮政企业对国务院规定范围内的信件寄递业务就是一种完全
    (2)对某些特殊的原材料的单独控制而形成的对这些资源和产品的完全垄断。这种情的经典例子是南非的钻石公司戴比尔斯。戴比尔斯曾一度控制了世界钻石生产量的80%左右。虽然它的市场份额并不是100%但它也大到足以对世界钻石价格产生重大影响的程度
    (3)对某些产品的专利权形成的完全垄断。如果一个企业拥有生产某种产品的技术专利权,那么,它就可以在一定时期内对这一产品进行完全垄断
    (4)自然垄断。当行业中只有一家企业能够有效率地进行生产,或者当一个企业能以低
    两个或更多企业的成本为整个市场供给一种产品时,这个行业就是自然垄断。自然垄断和规模经济有着密切的关系。所谓规模经济,就是企业或厂商的平均总成本会随着产量扩大而不断下降。
    完全垄断市场具有如下特征
    一是只有一个生产者,因而生产者是价格的决定者,而不是价格的接受者。
    二是完全垄断者的产品是没有合适替代品的独特性产品
    三是其他企业进入这一市场非常困难。
    在实际生活中,公用事业如电力、固定电话近似于完全垄断市场
    3、垄断竞争市场的含义和特征。垄断竞争市场是指一种既有垄断又有竞争,既不是完全克争又不是完全垄断而接近于完全竞争的市场结构

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  • 特征值和特征向量的几何含义理解

    千次阅读 2019-12-04 12:33:38
    在刚开始学的特征值和特征向量的时候只是知道了定义和式子,并没有理解其内在的含义和应用,这段时间整理了相关的内容,跟大家分享一下; 首先我们先把特征值和特征向量的定义复习一下: 定义: 设A是n阶矩阵...

    在刚开始学的特征值和特征向量的时候只是知道了定义和式子,并没有理解其内在的含义和应用,这段时间整理了相关的内容,跟大家分享一下;

    首先我们先把特征值和特征向量的定义复习一下:

    定义: 设A是n阶矩阵,如果数λ和n维非零向量x使关系式

    ……(1)

    成立,那么,这样的数λ称为矩阵A的特征值,非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量,(1)式还可以写为:

                   ……(2)

    如果想求出矩阵对应的特征值和特征向量就是求式(2)的解了。

    那么,问题来了,这个式子要怎么理解呢?

    首先得先弄清矩阵的概念:一个矩阵代表的是一个线性变换规则,而一个矩阵的乘法运行代表的是一个变换;

    比如有一个矩阵A:

    一个列向量为X为:

    一个矩阵的乘法为:

     

    向量X通过矩阵A这个变化规则就可以变换为向量Y了

                          

    在几何上的变换就类似于这样:

                   

           知道了这个就可以从几何上理解特征值和特征向量是什么意思了,由  

                  

    可知:

    所以,确定了特征值之后,向量x的变换为:                         


    引用《线性代数的几何意义》的描述:“矩阵乘法对应了一个变换,是把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中,原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋转的效果,那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量,伸缩的比例就是特征值。”

    那么这样定义的特征值和特征向量有什么实际用途呢?在这里我举个数据挖掘算法中重要的一个算法:PCA(主成分分析)来给大家直观的感受一下。

    首先,理解一下信息量这个概念

    看几张图:

                         

    如果我们单独看某一个维度的话,比如看x1这个维度

                          

    可以看到将点投影到x1这个维度上看的话,图1的数据离散性最高,图3较低,图2数据离散性是最低的。数据离散性越大,代表数据在所投影的维度上具有越高的区分度,这个区分度就是信息量。如果我们用方差来形容数据的离散性的话,就是数据方差越大,表示数据的区分度越高,也就是蕴含的信息量是越大的。

             基于这个知识,如果我们想对数据进行降维的话,比如图1的两个维度的数据降成一维,我们可以选择保留X1这个维度的数据,因为在这个维度上蕴含的信息量更多。

    同理,图2就可以保留x2这个维度的数据。但是,问题来了,图3应该保留哪个维度的数据呢?答案是保留哪个维度都不好,都会丢失较大的信息量。但是,如果我们把图3的坐标轴旋转一下

                
       比较容易看出,图3在新的坐标轴下就能进行降维了。所以选取正确的坐标轴,然后根据各个维度上的数据方差大小,决定保留哪些维度的数据,这样的做法就是主成分分析的核心思想。

    选取正确的坐标轴的过程中,我们需要一个矩阵变换,就类似于这样:   

                                               

    也就是:


    其实,经过数学上的推导的,我们就可以知道,特征值对应的特征向量就是理想中想取得正确的坐标轴,而特征值就等于数据在旋转之后的坐标上对应维度上的方差。

    也就是说,直接求出矩阵A的特征向量得出对应的特征向量。我们就能找到旋转后正确的坐标轴。这个就是特征值和特征向量的一个实际应用:“得出使数据在各个维度区分度达到最大的坐标轴。”

    所以,在数据挖掘中,就会直接用特征值来描述对应特征向量方向上包含的信息量,而某一特征值除以所有特征值的和的值就为:该特征向量的方差贡献率(方差贡献率代表了该维度下蕴含的信息量的比例)。

    通常经过特征向量变换下的数据被称为变量的主成分,当前m个主成分累计的方差贡献率达到一个较高的百分数(如85%以上)的话,就保留着这m个主成分的数据。实现了对数据进行降维的目的。整个主成分分析的算法原理也就是这个。


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