月份: 2014 年 3 月

GPU破解速度參考

來源 http://www.golubev.com/gpuest.htm

GPU speed estimations for MD5/SHA1/Office 2007/WPA/WinZip/SL3

© 2010-2013 Ivan Golubev, http://www.golubev.com
Generated at Mon, 1 Apr 2013 09:50:40 GMT

These are only estimations, depending on GPU architecture results may be very different in reality. But ratios should be OK within same family.
GPU prices more or less valid for autumn 2010 (newegg.com used). (It’s actually hard to compare prices for totally outdated and out-of-the-market GPUs like HD 4xxx vs AMD GCN ones).

nVidia GeForce G80-2XX series

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
8600 GT 32 1180 37.76 92M 28M 529 13208 1614 1y 51d – –
8600 GTS 32 1450 46.40 113M 34M 650 16230 1983 339d 5h – –
9600 GT 64 1625 104.00 253M 76M 1457 36378 4444 151d 8h – –
GeForce 205 8 1402 11.22 27M 8M 157 3923 479 3y 308d – –
GeForce 210/310 16 1402 22.43 55M 16M 314 7846 959 1y 336d – –
GeForce GT220 48 1360 65.28 159M 48M 914 22834 2789 241d 3h $70 0.69
GeForce GT230 48 1375 66.00 161M 49M 924 23086 2820 238d 11h – –
GeForce GT240 96 1340 128.64 313M 95M 1802 44997 5497 122d 8h $80 1.18
GeForce GTS250 128 1836 235.01 572M 173M 3291 82204 10042 66d 23h $100 1.73
GeForce GTX260 192 1242 238.46 580M 175M 3340 83412 10190 66d 0h $180 0.97
GeForce GTX260 216SP 216 1242 268.27 653M 197M 3757 93839 11464 58d 16h $200 0.99
GeForce GTX275 240 1404 336.96 820M 248M 4719 117865 14399 46d 17h – –
GeForce GTX280 240 1296 311.04 757M 229M 4356 108799 13291 50d 14h – –
GeForce GTX285 240 1476 354.24 862M 260M 4961 123910 15137 44d 10h $260 1.00
GeForce GTX295 480 1242 596.16 1451M 438M 8350 208531 25475 26d 9h – –
Tesla C1060 240 1300 312.00 759M 229M 4370 109135 13332 50d 10h $1300 0.18
Tesla S1070 400 960 1296 1244.16 3027M 915M 17425 435195 53165 12d 15h $8000 0.11
Tesla S1070 500 960 1440 1382.40 3364M 1016M 19361 483550 59072 11d 9h $9000 0.11

nVidia Fermi/GF104/6/8 series

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
GeForce GT420 48 1400 67.20 149M 45M 856 21383 2612 257d 11h – –
GeForce GT430 96 1400 134.40 299M 90M 1712 42767 5224 128d 17h $79 1.14
GeForce GTS450 192 1566 300.67 668M 201M 3831 95675 11688 57d 13h $130 1.55
GeForce GTX460/768M 336 1350 453.60 1008M 303M 5779 144337 17633 38d 3h $169 1.80
GeForce GTX550 Ti 192 1800 345.60 768M 231M 4403 109971 13434 50d 1h $149 1.55
GeForce GTX560 Ti 384 1645 631.68 1404M 423M 8048 201003 24555 27d 9h $249 1.70

nVidia Fermi/GF100 series

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
GeForce GTX465 352 1215 427.68 1156M 362M 6904 172418 21063 31d 22h $230 1.58
GeForce GTX470 448 1215 544.32 1471M 461M 8786 219442 26808 25d 2h $259 1.78
GeForce GTX480 480 1401 672.48 1818M 570M 10855 271109 33119 20d 7h $500 1.14
GeForce GTX570 480 1464 702.72 1899M 596M 11343 283300 34609 19d 10h $350 1.70
GeForce GTX580 512 1544 790.53 2137M 670M 12761 318700 38933 17d 6h $560 1.20
GeForce GTX590 1024 1215 1244.16 3363M 1054M 20083 501581 61274 10d 23h $699 1.51
Tesla M2050 448 1150 515.20 1392M 437M 8316 207702 25373 26d 12h $2600 0.17
Tesla M2070 448 1150 515.20 1392M 437M 8316 207702 25373 26d 12h $4200 0.10
Tesla S2050 1792 1150 2060.80 5570M 1746M 33266 830808 101494 6d 15h $14000 0.12

nVidia Fermi/GK1xx series (yes, it’s worse than 4xx/5xx because of architecture change, < sign is not a mistype below)

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
GeForce GT640 384 900 <345.60 485M 115M 2191 54729 6686 100d 14h $99 1.16
GeForce GTX660 960 980 <940.80 1321M 313M 5965 148986 18200 36d 22h $230 1.36
GeForce GTX660 Ti 1344 915 <1229.76 1727M 409M 7798 194745 23791 28d 6h $300 1.36
GeForce GTX670 1344 915 <1229.76 1727M 409M 7798 194745 23791 28d 6h $399 1.03
GeForce GTX680 1536 1006 <1545.22 2170M 514M 9798 244701 29893 22d 12h $499 1.03
GeForce GTX690 3072 915 <2810.88 3948M 936M 17823 445132 54378 12d 8h $999 0.94
Tesla K10 3072 745 <2288.64 3214M 762M 14512 362430 44275 15d 4h – –

nVidia GK110 series (Thanks to Rolf for the tests)
(Apparently shf (~= bitalign) instruction and doubled (64 per 192 SP) amount of shifters making GK110 very interesting option for MD/SHA based hashes)

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
GeForce GTX Titan 2688 876 <2354.69 4511M 1509M 28751 718051 87719 7d 16h $1000 1.51
Tesla K20 2496 705 <1759.68 3371M 1128M 21486 536606 65553 10d 6h $3500 0.32
Tesla K20X 2688 732 <1967.62 3769M 1261M 24025 600015 73299 9d 4h – –

ATI Radeon HD 4XXX series

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
Radeon HD 4350 80 575 46.00 115M 34M 642 16043 1960 345d 5h $40 0.84
Radeon HD 4550 80 600 48.00 120M 35M 670 16741 2045 330d 19h $50 0.70
Radeon HD 4650 320 650 208.00 521M 152M 2905 72543 8862 76d 8h $60 2.54
Radeon HD 4670 320 750 240.00 602M 176M 3351 83703 10225 66d 3h $80 2.20
Radeon HD 4730 640 750 480.00 1203M 352M 6703 167407 20451 33d 1h – –
Radeon HD 4770 640 750 480.00 1203M 352M 6703 167407 20451 33d 1h $115 3.06
Radeon HD 4830 640 575 368.00 922M 270M 5139 128345 15679 43d 3h – –
Radeon HD 4850/512Mb 800 625 500.00 1253M 367M 6982 174382 21303 31d 18h $110 3.33
Radeon HD 4860 640 700 448.00 1123M 328M 6256 156246 19087 35d 10h $130 2.53
Radeon HD 4870 800 750 600.00 1504M 440M 8379 209259 25564 26d 11h $170 2.59
Radeon HD 4890 800 850 680.00 1704M 499M 9496 237160 28972 23d 8h $200 2.49
Radeon HD 4850×2 1600 625 1000.00 2506M 733M 13965 348764 42606 15d 21h – –
Radeon HD 4870×2 1600 750 1200.00 3008M 880M 16757 418517 51127 13d 5h – –

ATI Radeon HD 5XXX/68XX series

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
Radeon HD 6250/Zacate 80 280 22.40 83M 22M 427 10656 1302 1y 54d – –
Radeon HD 5450 80 650 52.00 192M 52M 990 24737 3022 180d 17h $50 1.04
Radeon HD 5550 320 550 176.00 649M 176M 3352 83726 10228 53d 9h $70 2.51
Radeon HD 5570 400 650 260.00 959M 260M 4952 123686 15110 36d 3h $80 3.25
Radeon HD 6570 480 650 312.00 1151M 312M 5943 148423 18132 30d 2h $80 3.90
Mobility Radeon HD 5650 400 450 180.00 664M 180M 3429 85629 10461 52d 5h – –
Mobility Radeon HD 5730 400 650 260.00 959M 260M 4952 123686 15110 36d 3h – –
Radeon HD 5670 400 775 310.00 1144M 310M 5905 147472 18016 30d 7h $90 3.44
Radeon HD 5750 720 700 504.00 1860M 504M 9600 239760 29290 18d 15h $110 4.58
Radeon HD 5770 800 850 680.00 2509M 680M 12952 323486 39518 13d 19h $130 5.23
Radeon HD 6850 960 775 744.00 2745M 744M 14171 353932 43237 12d 15h $175 4.25
Radeon HD 5830 1120 800 896.00 3306M 896M 17067 426240 52071 10d 11h $170 5.27
Radeon HD 6870 1120 900 1008.00 3720M 1008M 19200 479520 58579 9d 7h $210 4.80
Radeon HD 5850 1440 725 1044.00 3852M 1044M 19886 496646 60672 9d 0h $220 4.75
Radeon HD 5870 1600 850 1360.00 5018M 1360M 25905 646972 79036 6d 21h $270 5.04
Radeon HD 5970 3200 725 2320.00 8561M 2320M 44190 1103658 134826 4d 1h $600 3.87

ATI Radeon HD 69XX series

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
Radeon HD 6930 1280 750 960.00 3887M 1000M 19048 475715 58115 9d 11h $180 5.56
Radeon HD 6950 1408 800 1126.40 4560M 1173M 22349 558172 68188 8d 1h $245 4.79
Radeon HD 6970 1536 880 1351.68 5472M 1408M 26819 669806 81825 6d 17h $360 3.91
Radeon HD 6990 3072 830 2549.76 10323M 2656M 50590 1263498 154352 3d 13h $700 3.79

AMD Radeon HD GCN series

GPU Name SP/ALU count Clock rate Peak perf. with integers Single MD5 speed Single SHA1 speed MS Office 2007 speed WinZip/AES speed WPA speed SL3 unlock time Price SHA1 perf. per $
Radeon HD 7750 512 800 409.60 1658M 427M 8127 202972 24796 22d 4h $109 3.91
Radeon HD 7770 640 1000 640.00 2591M 667M 12698 317143 38743 14d 4h $159 4.19
Radeon HD 7850 1024 860 880.64 3565M 917M 17473 436389 53310 10d 7h $249 3.68
Radeon HD 7870 1280 1000 1280.00 5182M 1333M 25397 634286 77486 7d 2h $349 3.82
Radeon HD 7950 1792 800 1433.60 5804M 1493M 28444 710401 86784 6d 8h $449 3.33
Radeon HD 7970 2048 925 1894.40 7670M 1973M 37587 938744 114679 4d 19h $549 3.59

顯示卡和繪圖卡到底有什麼不同？

相信大家一定有這樣的疑問
為什麼繪圖卡這麼貴,不是一樣跑3d嗎？
沒錯,一樣是3d的技術,但是因為用途不同,需求自然不同
我們就以下幾點來解說～

一、3d顯示技術不能同時滿足專業繪圖及遊戲
我們都知道遊戲一切都已快速為前提,且以3d物件的表面呈現為主
專業繪圖軟體則是重視準確及品質,還有負載的平衡
目前來說,兩者所需的3d技術雖是相輔相成,但是卻沒有一勞永逸的作法
至少目前沒有,所以兩者在需求方向上就大大的不同

二、專為平滑線條功能設計的硬體規格
大多數顯卡能呈現普通線條，但是卻不能呈現autocad要求的平滑及高品質的線條
如果不願犧牲線條的品質來換取速度,唯一的方法就是交由軟體和cpu去運算呈現,
但是這樣又會嚴重的影響效能, 但quadro fx這類專業繪圖卡就在硬體上支援這樣的需求
也只有專業繪圖卡能開啟這項功能

一般顯示卡:


細節呈鋸齒狀,畫面品質較差

專業顯示卡:


線條平順均勻,畫面品質較優

三、opengl硬體邏輯操作
設計人員經常需要對三維圖形中特定的點、線、面進行選取, 執行特定的操作
如旋轉、局部放大或平移…等,被選取的部分圖形必須準確地被強調出來，
如變成不同的顏色或變得具有透視效果，這種圖形的交互式邏輯操作需要顯卡的硬體支援
在娛樂用顯示卡上,因為遊戲很少用到這方面的功能
所以都是交由軟體或cpu進行相關運算,進而把效能拉低,造成系統負擔

四、雙面光源處理
顯示3d模型需要通過三角形或多邊性的面，這些面組成了多姿多彩的3d世界。
而為了得到真實感的3d模型，必須考慮光源問題，必須通過電腦模擬自然界光源的反射、散射等效果
當cad用戶旋轉不封閉曲面，或剖切封閉的空間時，3d模型的另一面或內表面同樣得到很好的光源處理，
從而得到內外兼具真實感的完整3d模型

五、重疊圖形處理
cad圖形互動過程中，用戶需要不斷與軟體對話，將設計參數、功能參數等數據提供給電腦
電腦也要將處理結果反饋給用戶，因此，在3d圖形界面下必須不斷彈出互動視窗
這些視窗往往與3d模型的場景重疊。重疊部分的三維模型不用顯示，
這部分數據如何處理?當用戶移走上層視窗，被遮擋部分的模型能否及時地復現在螢幕上?
新近被遮擋的模型能否及時地被移過來的視窗所覆蓋?
這些問題是電腦互動式圖形處理系統所必須考慮到的
而繪圖卡通過硬體buffer的形式
智慧化地執行這些操作，被遮擋的像素數據將進入硬體buffer，
當視窗移走，再從buffer中回讀像素數據，再呈現在螢幕上。

六、動態顯示記憶體管理和uma
在執行大型繪圖軟體時,同樣容量的顯示記憶體中
專業繪圖卡所產生的實際效果會比娛樂顯卡好得多
因為專業繪圖卡可以優先保證當前模型、當前視圖的需要，
以保證正在進行的工作流暢運行

七、硬體加速的圖形剖切
3d設計軟體的好處之一就是直觀和產品結構的可視性佳，
對於結構複雜的3d實體我們經常需要進行剖切操作，
以「窺視」產品的內部結構或部件之間的連接關係
在專業繪圖卡就能在硬體上獲得支援,但是娛樂顯示卡卻不太重視
用網路遊戲的3d模型為例,一個雄偉壯麗的建築模型
在建築圖就必須去注意樑柱的粗細,空間的大小,牆壁的厚度等等
但在遊戲中我們只會去注意表面貼圖的細膩度,卻不會管剖面圖是什麼樣子
當然在這方面支援上就顯得可有可無了, 這也就是前面所說的需求不同

八、針對專業應用驅動調整

正如我們更新驅動程式可帶來更好的效能,
專業繪圖卡針對autocad的常見運算提供更快的運算路徑。
代碼更少、跳轉更少和每次api調用處理更大量的數據意味著更少的計算次數，
更少的次數意味著更高的性能，在有些情況下效果非常顯著。

九、可靠性不打折扣
我們常聽到某些顯卡在哪個遊戲又破圖,哪個遊戲又當機
在專業繪圖卡的領域,工程師會不斷與autodesk等專業繪圖軟體公司做測試
確保繪圖卡在各大繪圖軟體中的穩定性,
遊戲用顯示卡方面,可能會犧牲穩定性來將時脈向上調整,以達到更高的效能（oc版）
但是在繪圖領域中,一個小小的不穩定可能造成公司極大的工時損失
所以在可靠性的需求上是遠大於遊戲用的顯示卡,即使是小有錯誤,通常也都在能接受的範圍內

參考來源：micro computer雜誌介紹

debian設定NAT

續接上一篇文章

若要讓 DHCP 網內的電腦可以透過 DHCP Server 連線出去…

我們就要對 iptables 有所設定…

1. 首先…

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user@Debian:~$ iptables -A INPUT -i eth0 -j ACCEPT
# 非必要的，主要的目的是讓eth0能夠完全的使用 NAT 伺服器資源。

2. 接著 讓內部網路的封包可以轉送到外部

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7
user@Debian:~$ echo "1" > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward
or
編輯 /etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward=1     # 若要開機自動啟動，將此行前的#字號拿掉

3. 開啟NAT功能，使 192.168.1.0/24 透過 eth0 將封包傳送出去

1
user@Debian:~$ iptables -t nat -A POSTROUTING -s 192.168.1.0/24 -o eth0 -j MASQUERADE

4. 若要讓對外的port 如 8080，連線至NAT底下的 192.168.1.2:80 這台主機

1
user@Debian:~$ iptables -t nat -A PREROUTING -i eth0 -p tcp --dport 8080 -j DNAT --to-destination 192.168.1.2:80

5. 儲存設定值，即使 Server 重新開機，也會將設定值載入

1
user@Debian:~$ iptables-save > /儲存路徑檔名          #將設定值，儲存成一個檔案

6. 修改設定，使重新開機後自動載入

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3
修改/etc/network/interfaces ，最下面加入
pre-up iptables-restore < /儲存路徑檔名

若要看詳細的設定內容，可以到鳥哥網頁去看~

想買一台DS47當路由器

網路上找到一款有雙網路孔的主機

而且沒有風扇，看起來蠻符合我想要的

http://tw.shuttle.com/main/productsSpec?productId=1718

Full HD專業數位看板解決方案 – DS47

浩鑫最新Slim薄型電腦DS47是針對數位看板市場所推出的Full HD專業解決方案，內建RS232/RS422/RS485、USB 2.0/ 3.0、雙Gigabit-LAN等豐富傳輸介面，可輕鬆連接各種周邊設備。DS47搭載Intel®高效能Celeron雙核心處理器，提供HDMI、DVI-I影音輸出介面，支援雙螢幕顯示功能；內部整合獨家低功耗機構設計與無風扇散熱方案，讓機身厚度不到40mm的輕薄機身，僅需65W外接電源即可維持系統長時間運作，相較於一般電腦還可降低將近40%噪音量，耗能更低節省花費，同時極致靜音。

應用領域：數位看板、POS (Point of Sales)、KIOSK、教育、醫療、自動控制設備、辦公室電腦以及客服系統等。

PROCESSOR Intel Celeron 847 dual core CPU
CHIPSET Intel NM70 Express chipset
MEMORY 2 x 204 pin DDR3 SODIMM slots,8GB per DIMM (Max 16GB)
Dual Channel DDR3 1333 Mhz
VGA DVI-I + HDMI dual display
AUDIO Realtek ALC662 channel High Definition Audio
ETHERNET Realtek 8111G X2
IEEE 802.3u 100Base-T specification revision 1.0
100Mb/s and 1Gb/s operation
Support Wake-On-LAN function
Built in 802.11b/g/n WLAN module
STORAGE INTERFACE 6.0Gb/s bandwidth SATA III
ONBOARD CONNECTORS (1) 2.5 inch SATA connector
(1) SATA power connector
(1) LVDS connector
(1) LPC header
(1) 4pin fan connector
FRONT PANEL (1) Power on button
(1) Power LED
(1) HDD LED
(4) USB 2.0 ports
(1) RS232/RS422/RS485
(1) RS232
(1) SD Card reader
BACK PANEL (2) RJ45 Gigabit LAN port
(1) DVI-I port
(1) HDMI port
(2) USB 3.0 ports
(1) MIC in
(1) Line out
(1) External power on header
(1) Clear CMOS
(1) DC in
(1) Kensington lock
(2) Wireless Antenna fixture
DRIVE BAYS (1) 2.5″ HDD / SSD bay
DIMENSIONS 200(L) x 165(W) x 39.5(H) mm
POWER 65W Power Adapter
Input:100- 240V AC
Output: 19V 4.47A DC
EXPANSION SLOT (1) Full size Mini-PCIE socket (m-SATA support)
(1) Half size Mini-PCIE socket for WLAN module
OS SUPPORT Windows XP
Windows 7
Windows 8
Linux

 

cwrsync設定

cwrsync 一套支援windows平台上rsync的軟體

官網

https://www.itefix.no/i2/cwrsync

經測試，可在windows平台上作client備份

安裝完後會有ㄧ個批次檔，每天固定時間執行就好

例:將磁碟機E槽的資料整個備份至網域名稱xxx.xxx.xxx.xxx 模組名稱[module_name]

rsync -a –port 873 /cygdrive/e [xxx.xxx.xxx]::[module_name]

也可以跑ssh

例:

rsync -a /cygdrive/e ‘ssh -p 22’ [user@xxx.xxx.xxx.xxx]:~/[directory path]

另，隱藏背景執行

新增ㄧ副檔名為.vbs檔，貼入以下內容，則可背景執行

Set WshShell = WScript.CreateObject(“WScript.Shell”)
WshShell.Run “c:\windows\runbackup.bat”, 0
Set WshShell = Nothing

[轉]如何作碩士論文研究

http://www.cs.nccu.edu.tw/~ttsai/master/howtodo_masterthesis.htm

如何作碩士論文研究

91.3.14

步驟 說明 預估時程 重要點之

建議時間
Paper survey and

Proposal preparation

 1.     至少精選20篇以上papers細讀

2.     多與指導教授討論”paper內容”與”研究方向”

3.     group meeting時，必須仔細聽別人的paper presentations可事半功倍

 1. 時期長短不一，視各人的background而定

2. 一般至少3個月~9個月

3. 從入學該年7月~次年1月(參考用)

  

Proposal abstract

 包括研究之

1.    背景與目的

2.    方法與步驟

3.     預計成果和時程

通過必要條件：研究目標明確且具意義，方法必須具體可行

 1. 研二第一學期開學時提出(依系上規定時程提出)

2. 一般來講系上的deadline是最遲提出時限,最好自己的進度是遠超前的,否則進度會是相當趕的，想如期6月畢業幾乎是不可能的任務!!

 研一暑假前

約6, 7月
Research steps 1.     algorithm development (需再次survey相關paper)

2.     coding for simulation or/and numerical analysis by maths

3.     justify correctness of results

4.     modify alg. and coding to have good results (通常需有比較之對照組)

 1. 四個步驟應該會反複數次，因為必須反複調整演算法或程式，直到結果是正確有意義的，且比別的方法改進一定的程度

2. 時程上一般至少6個月,每個步驟至少1個月

3. 最遲要研二下學期開學前完成

 研二寒假前完成

約1月
Thesis outline 檢驗看缺少什麼還需補作的，以求論文完整性 通常還需補正的東西要3個月 約2月
Progress report and

presentation

 Progress report要有個presentation, 通過後才算完成此階段

通過必要條件：必須要有好的結果，不是只要有進度就行了!!

 研二第二學期開學時提出(依系上規定時程提出)

必須自行在deadline前2星期內在group meeting排定presentation

 約2月
Submit paper 必須要有paper submission到有經審查的會議上獲得通過,才可畢業 通常要1個月  
Paper presentation 會議發表論文之預演 必須自行在會議2星期前在group meeting中預演  
Oral exam committee and schedule 排定口試委員名單及口試時間 必須在口試日期1個月前向系上提出(正確時程以系上為主) 約5月
Thesis draft & dry run 論文初稿寄給口試委員

並在group meeting中預演至少2次

 寫論文通常要之前(progress report時)就陸陸續續規劃,到初稿完成時可能還需至少1個月的checking和補作一些結果 約5月
Oral exam 口試當天安排接洽口試委員事宜, 點心茶點

各委員各有一份論文,與投影片和評分表等

   約6月
Thesis modifications 根據各口試委員意見作最後的論文修訂，必要時必須再將最後論文版本寄給各委員，以再次確認是否通過 通常要1個月  
Format check 論文格式審核與付印裝訂

並給指導老師數份

    
Thesis hand-in 繳交論文與學校,系上    

[轉]Linux下使用fdupes删除指定目錄下重複文件

http://gislite.net/631.html

 

摘要: 我们怎么使用SEHLL 和命令行去删除 指定目录下的重复文件？我们怎么删除不同目录下重复的文件？我们将使用一个工具：fdupes ，它会查找和删除指定目录的重复文件，它通过文件的大小和MD5值进行比较 。一个字节一个字节进行对比。fdupes是一个删除指定目录…

我们怎么使用SEHLL 和命令行去删除 指定目录下的重复文件？我们怎么删除不同目录下重复的文件？我们将使用一个工具：fdupes ，它会查找和删除指定目录的重复文件，它通过文件的大小和MD5值进行比较 。一个字节一个字节进行对比。fdupes是一个删除指定目录下重复文件的好工具。

安装fdupes

如果你使用debian/ubuntu linux

# apt-get install fdupes

如果你使用 redhat/rhel/fedota/centos 你可以使用rpm包安装或yum

rpm : http://www.cyberciti.biz/faq/rhel-centos-fedora-media-mp3-players-installtion/
yum install fdupes

fdupes 怎么工作?

在 /etc目录查找重复文件

#fdupes /etc

结果

/etc/vimrc
/etc/virc

删除不需要的文件？ （用此可以查找磁盘上多余的文件–当空间不足时）

测试一下：

cp /etc/vimrc /etc/virc /tmp/test

# fdupes -d /tmp/a/

[1] /tmp/a/vimrc
[2] /tmp/a/virc

Set 1 of 1, preserve files [1 – 2, all]: 1

[+] /tmp/a/vimrc
[-] /tmp/a/virc

(只选择删除其中一个，保留一个)

再查找一下

# fdupes /tmp/a/

查找结果为空

递归查询命令： -r

exp: fdupes -r /etc/ /data/etc/

查看重复文件的大小

# fdupes -S /etc

1533 bytes each:
/etc/vimrc
/etc/virc

更多命令见：man page fdupes

与Sed 结合 删除一些不必要的文件 ：

fdupes -r -n -S /directory | sed -r “s/^/#rm ”/” | sed -r “s/$/”/” >duplicate-files.sh

如何執行批次檔並隱藏(背景執行)

1.隱藏執行

說是隱藏，其實是沒有顯示前景視窗而已，應稱為背景執行，在工作管理員裡可以看到process。使用Windows Script達此目的：

建立一檔案run.vbs

編輯它

Set ws = CreateObject(“Wscript.Shell”)
ws.run “cmd /c c:\run.bat”,vbhide

或

ws.run “c:\run.bat” ,0

2.縮小執行

若有輸出結果，則可用縮小至工作列的方式，這與上面的方式都要寫另外一支的批次檔來呼叫執行。

cmd /c start /min c:\run.bat