Linux 操作系统 的一些入门知识

本文介绍了Linux操作系统的基本概念,对比了其与Windows的区别,并详细列举了一系列常用的Linux命令,帮助初学者快速上手。

     Linux 定义:Linux 操作系统是一种自由和开放源代码的多用户、多任务、支持多线程的分时操作系统。它是一款主要用于基于 Intel x86 系列的计算机。

     Linux 和Windows 比较:

比较项LinuxWindows
费用免费付费
管理员名名称rootAdministor
操作系统类型32位/64位32位/64位
盘符概念有(如 C:盘、D:盘)
根目录用"/"表示,且只有一个根目录每个盘符都有自己的根目录,如C盘表示方法为 "C:\"
安装软件输入命令 yum install xxx ,再在提示中输入 y打开已经下载好的软件,单击 下一步
打开记事本输入 vi 命令双击记事本图标 或 cmd 命令行输入 notepad
改变当前路径cd 命令单击
创建文件夹mkdir 命令新建文件夹
在同一目录下创建多个文件夹mkdir file1 file2 file3 …逐个新建
查看本机ipifconfig 命令ipconfig 命令
   复制文件cp 命令右键 复制-粘贴
删除文件空目录可用rmdir命令;
若目录里存有其他文件或文档需用到rm命令
右键 删除
查看当前文件存放路径pwd 命令直接点击文件查看

  


Linux 命令:

1)进入命令界面 ,以[ root@MyCentOS ~]为例,"[ ]"内部的内容是当前所处的位置,其中“root” 为当前用户名,“MyCentOS ”为当前系统的名字。

2)“~”表示家目录,也叫主属目录。"/” 表示根目录。

3)所有字母都要区分大小写

4)若输入命令较长,可使用“\”使指令移到下一行

5) 要输入和之前相似内容,可使用键盘上的上下键选择近期输入的内容。

6)若输入命令只记得一大半,可双击"Tab"键,来提示完整的命令。

Linux 常用命令:

ls  用于显示指定目录下的内容 

  语法:ls [-option] [file]

  参数可以是:

  -a :显示所有文件和目录,包括隐藏文件和目录

  -A :显示所有文件和目录,包括隐藏文件和目录,但不包括“.” 和“..”

  -t :根据时间排序

  -l :显示文件和目录的完整属性信息。 

   也可以组合使用 如:-at、-al、-lt.


cd  用于改变当前路径

      语法: cd [相对路径或绝对路径]

      绝对路径:是从根目录开始的, 以“/”开始。

      相对路径: 是从当前目录开始的

      例如,需要从根目录下进入etc

       绝对路径表示:cd /etc        相对路径表示:cd  ../etc

        回到主属目录: cd ~

pwd 用于显示当前所在目录

mkdir 用于创建目录

          语法: mkdir [-option] 目录名称1 目录名称2

          参数 -p 用于同时建立父目录和子目录。

          如 mkdir aa bb,表示创建目录 aa 和bb

              mkdir -p aa/bb ,表示创建目录aa 及目录aa下的目录bb

cat  用于将一个文件的内容连续的输出在屏幕上

       语法: cat  [-option]  文件名  

        参数:-n :连行号一起显示在屏幕上

                  -b: 连行号一起显示在屏幕上,但空行不算

       如 cat  etc/redhat-release  可以查看操作系统的发行版本(试试 cat  etc/issue)

su 用于用户切换

    语法: su  用户名

    如 su  root 表示从当前用户切换到管理员

vi 用于新建及编辑文本文件

    语法 vi  文件名

     vi 有三种模式:一般模式、编辑模式和命令模式

    从一般模式按i (I,a,A,o,O,r,R也可以,但附加有其他功能)可切换至编辑模式(左下角有INSDERT 字样),编辑模式按Esc键可进入一般模式。若想进入命令模式,在一般模式下输入“:”即可,命令模式下输入wq(w为保持,q为退出)退出文本。

    vim  vim 和vi 一样,区别在于vim 是带颜色的。

cp  复制、复制并改名

      语法: cp  [-option]  源  目标

      参数:-r 用于源文件或目标文件不为空时

       如: 在家目录下将etc 文件下的a文件复制到家目录下  cp   /etc/a  .

                                                                                             并改名为b     cp  /etc/a   ./b

                 将当前目录下的profile目录及其所有内容均复制到usr目录下  cp  -r  profile  /usr/

rmdir 删除空目录

         语法: rmdir  目录名称

rm    可用于删除目录及目录下的文件

         语法:rm  [-option]   文件名

          参数:-f  强制删除,不提问用户 是否要删除

                     -r  用于删除目录及目录下的文件

       如: 要删除目录a 及目录a下的文件1    rm  -r   a

       注:-f 和-r 可组合使用-fr

        

 

            

       


    



    

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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