squashfuse:轻量级、高效的SquashFS档案挂载工具
2024-05-23 11:07:23作者:虞亚竹Luna
1. 项目介绍
squashfuse 是一个利用用户空间文件系统(FUSE)来挂载SquashFS压缩档案的工具。它几乎支持SquashFS的所有特性,同时保持快速和内存高效。由于其在多种操作系统上的广泛兼容性和友好的许可协议,任何人都可以轻松使用。
SquashFS 是一种用于高效存储的只读压缩格式,自2009年起已被集成到Linux内核中。常见于Live CDs和嵌入式Linux发行版中。
2. 项目技术分析
squashfuse 支持以下关键功能:
- 多种解压缩算法:包括 zlib、LZO2、xz(liblzma)、lz4 和 zstd。
- 快速的目录查找和文件定位索引。
- 块缓存以提高性能。
- 去重文件处理。
- 稀疏文件支持。
- 扩展属性。
- 支持大于4GB的文件。
编译要求包括 FUSE 库以及至少一种压缩库,并且可以在各种操作系统上运行,如 Linux、Mac OS X、FreeBSD、NetBSD等。
3. 项目及技术应用场景
- 备份与归档:使用SquashFS进行数据归档,相较于tar,创建速度快,无需解压即可浏览。
- 替代传统压缩格式:如zip,SquashFS提供更好的压缩效果,更快的目录检索速度。
- 替换磁盘映像:对DMG、uzip或Partimage等磁盘映像,SquashFS提供了更优的压缩和可移植性。
4. 项目特点
- 跨平台:不仅限于Linux,也适用于其他操作系统,如macOS和FreeBSD。
- 用户空间实现:不需要root权限即可挂载SquashFS档案,提高了安全性和便利性。
- 高度兼容:支持SquashFS 4.0及以上版本,提供了广泛的文件系统特性和优化。
- 资源效率:尽管在用户空间运行,但
squashfuse仍能保持较高的性能和较低的内存占用。
快速入门
只需以下几步,您就可以开始使用squashfuse:
- 安装必要的依赖项(如FUSE、相关压缩库等)。
- 下载并编译
squashfuse源代码。 - 使用
./squashfuse [SQUASHFS_FILE] [MOUNT_POINT]命令挂载SquashFS档案。
了解更多详细信息,请访问项目GitHub页面。
squashfuse 提供了一种既简单又高效的方式来访问和管理SquashFS格式的数据,无论您是开发者、系统管理员还是普通用户,都值得尝试这个强大的工具。现在就加入吧,开启您的高效文件操作之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210