7、Linux系统中RPM包管理与服务优化指南

Linux系统中RPM包管理与服务优化指南

在Linux系统的使用过程中,RPM(Red Hat Package Manager)包管理是一项重要的技能,同时对系统中安装的服务进行合理管理也能提升系统的安全性和性能。下面将详细介绍RPM包的安装、常用命令,以及系统服务的检查、卸载和停用方法。

1. 使用rpm命令安装RPM包

Red Hat RPM包通常以 .rpm 为扩展名。以安装 rpmdb-redhat 包为例,该包可帮助识别未安装文件的源RPM,在Red Hat Linux 9中,其完整名称为 rpmdb-redhat-9-0.20030313.i386.rpm ,可在第三张安装光盘中找到。安装步骤如下:
1. 插入相应的Red Hat Linux安装光盘(Red Hat Linux 9为第三张光盘)。若不确定,可能需要尝试。在GNOME桌面环境下,Red Hat会自动挂载光盘,此时会出现一个显示光盘主目录文件的Nautilus窗口。
2. 打开命令行界面。在桌面右键单击,在弹出菜单中选择“New Terminal”,这将在GNOME中打开一个带有命令行界面的终端。
3. 若未看到显示光盘文件的Nautilus窗口,则需要手动挂载光盘;若已看到,则跳过此步骤。
4. 在命令行界面检查账户。若未以root(管理员)用户登录,使用以下命令登录并输入root用户密码:

# su
Password:
  1. 挂载光盘到指定目录,使用
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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