Linux笔记


shutdown -h now现在立刻关机
shutdown -r now现在立刻重启
reboot    现在立刻重启
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vi编辑器

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vi   xxxxx文件  进入到文件中

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pwd显示在哪个路径
各个目录的作用  
useradd  用户名添加用户
passwd  用户名设置密码
userdel   用户名删除用户
userdel -r  用户名删除用户及用户目录
su 用户名切换用户
vi /etc/inittable设置开启级别
mkdir新建文件
rmdir删除空目录
touch建立空文件
cp复制
mv移动或更改文件/目录名
rm删除文件和目录
rm -rf *删除所有内容,r递归,f强制
more显示文件内容带分页   
less显示文件内容带分页
grep 在文本中查找内容      grep "关键词"   文件名    -n加行数
|(shift+\)管道命令   将前一个命令的结果交由管道后命令来使用
man相当于help
in创建连接(当前目录指向另一目录)
find查找文件     find / -name 文件名    全盘搜索
>(覆盖写)  >>(追加写)管道定向文件    grep "xxx" 文件名 > kkk.bat
groupadd添加组   groupadd 组名     
cat /ete/group组查看 组信息 不可修改
cat /etc/passwd查看用户信息
useradd -g 组名 用户名给用户分配组
chmod修改文件夹权限(文件夹必须770权限,同组成员才可进入)
usermod -g 组名 用户名更改用户所在组
chown  用户名  文件名更改文件的所有权为某个用户(必须root权限操作)
ls -ahl查看文件所有组
mount /mnt/cdrom启动挂载iso文件
umount /mnt/cdrom卸载挂载iso文件
tar -zxvf.tar.gz  解压缩安装
jdk 安装:

tar -zxvf jdk1.8.0_162.tar.gz

vi /etc/profile

JAVA_HOME=/jdk解压目录/jdk1.8.0_162

PATH=$PATH:/jdk解压目录/jdk1.8.0_162/bin

CLASSPATH=.:/jdk解压目录/jdk1.8.0_162/jre/lib/rt.jar

export JAVA_HOME PATH CLASSPATH    //导入到环境变量中

fdisk -l查看磁盘分区
df 目录全路径df /boot    boot分区与谁关联
find size +1k查找1K以上的文件
df -l -h分区使用情况
env当前操作系统的环境变量
chsh -s 新的shell修改当前使用的shell     如:chsh -s /bin/csh
tracert追踪路由    tracert 域名(win cmd 中)
rpm常用命令
rpm包安装rpm -ivh rpm包路径
rpm包卸载rpm -e rpm包名
rpm升级rpm -u rpm全路径
将linux用户放到sambacat /etc/passwd | mksmbpasswd.sh > /etc/samba/smbpasswd
smbpasswd 用户名给smb用户设置密码
crontab

任务调度

    设置任务 crontab -e

        在里面进行设置:0 2 * * * 命令语句

            分钟,小时,日期,月,星期几


w

方法2:将命令放到一个可执行文件中,然后crontab -e  (* * * * *)文件路径即可


终止命令:crontab -r 直接删除所有任务

ps -aux查看进程信息
kill 进程号

杀死进程

    kill -9 进程号    强制杀死

killall 进程号杀死该进程的同时,杀死由该进程启动的子进程
top动态进程
cal查看日历
netstat显示网络统计信息
netstat -anp | less查看端口启动情况,并显示进程id
traceroute显示数据包经过进程命令
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
### 如何在 Typora 中创建 Linux 笔记 #### 创建新笔记 为了在 Typora 中创建新的 Linux 笔记,可以按照如下方式操作: 打开 Typora 应用程序,在菜单栏中选择 `File` -> `New File` 或者直接使用快捷键 `Ctrl+N` (Windows/Linux) 或 `Cmd+N` (Mac),这将开启一个新的空白文档。 #### 设置文档元数据 可以在文档顶部设置一些基本的元数据来帮助管理和分类笔记。例如: ```markdown --- title: "Linux 学习笔记" date: 2023-10-07T18:48:39Z tags: - Linux - Notes --- # Linux 学习笔记 ``` 这部分内容有助于日后通过标签或其他属性快速查找特定主题的学习记录[^2]。 #### 组织结构化的内容 利用标题、子标题以及列表等功能使笔记条理清晰。对于 Linux 笔记来说,可以从介绍 Linux 的基础知识入手,逐步深入探讨命令行工具的应用技巧等专题领域。比如这样构建章节框架: ```markdown ## 目录 * [简介](#introduction) * [安装与配置](#installation-and-setup) * [常用命令](#common-commands) ## 简介 <a name="introduction"></a> 这里描述什么是 Linux 及其特点... ## 安装与配置 <a name="installation-and-setup"></a> 讲述如何获取并安装 Linux 发行版... ## 常用命令 <a name="common-commands"></a> 列举日常工作中经常使用的 shell 指令... ``` 这种层次化的布局不仅便于阅读理解,也方便后续更新维护资料库中的知识点[^4]。 #### 插入代码片段 当涉及到具体的操作实例时,应该采用 fenced code blocks 来展示代码样例,确保格式美观易读。例如显示一段简单的 bash 脚本: ```bash #!/bin/bash echo "Hello, world!" ``` 这样做可以让读者更容易复制粘贴执行这些例子,同时也提高了可读性和专业度。 #### 添加图片说明 如果有必要的话,还可以上传截图或者其他形式的视觉辅助材料至云端存储空间(如七牛云),并通过链接嵌入到文中相应位置作为补充解释的一部分。
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