Linux - 常用命令

安装

ALT + N  下一步

ALT + B  上一步


开关机

ctrl+alt+F3  进入命令行界面

cd /bin 进入启动目录

reboot  重启


权限

su  root权限


安装软件

tar xvf jdk-7u45-linux-x64.tar.gz  解压tar



文件

ls  文件清单

cd  打开

mkdir /usr/local/java  新建文件

cd /  根目录

cd ..  上一目录

cp jdk-7u45-linux-x64.tar.gz /usr/local/java  复制文件

gedit  修改配置文件

rm -r  删除文件夹

./ vmware-install.pl  安装pl文件

chmod 777 index.html  赋予文件或文件夹权限

mv myFile newName  重命名

pwd  显示路径


删除

删除文件夹  rm -rf /var/log/httpd/access    

-r 就是向下递归,不管有多少级目录,一并删除

-f 就是直接强行删除,不作任何提示的意思


查找文件

find /home -name "*jdk*"

find . -name "*jdk*"    当前目录


vi

:q  不保存退出

:wq  保存退出

:q!  强制退出



su和sudo

su表示切换用户命令命令

sudo 表示获取临时的root权限命令


小知识点

安装软件需要su进入root权限

目录中空格用 \空格 表示


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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