安装及管理程序

Linux系统中的安装及管理程序 目录 引言 一、Linux应用程序基础 1、应用程序与系统命令的关系 2、典型应用程序的目录结构 3、常见的软件包封装类型 二、RPM包管理工具 1、Red-Hat Package Manager 2、RPM软件包 3、rpm命令的格式 4、查询PM软件包信息 5、安装、升级、卸载RPM软件包 6、维护RPM数据库 7、解决软件包依赖关系方法 三、yum源安装 1、配置本地yum源仓库 2、yum常用的操作命令 3、在没有本地源也没有在线源的情况下,安装带有依赖包的服务的步 阅读详情

目录

一、linux 应用程序基础

1.1、应用程序与系统命令的关系

1.2、典型应用程序的目录结构

1.3、常见的软件包封装类型

二、RPM软件包管理工具

2.1、rpm命令的格式

2.2、安装,升级,卸载 rpm软件包

安装软件包

升级软件包

卸载软件包

查询软件包 

2.2.1、查询已安装的rpm软件信息

2.2.2、查询未安装的rpm软件信息

2.2.3、维护RPM数据库(不怎么用,了解)

三、解决软件包依赖关系方法

四、源代码编译概述

4.1、编译安装过程

4.2、实验

五、yum安装

5.1、本地源配置

5.1.1、流程步骤

5.1.2、具体步骤

5.2、配置阿里源

5.3、yum命令


一、linux 应用程序基础

当我们主机安装linux操作系统 时候,也会同时安装一些软件或网络服务等等,但是随着系统一起安装的软件包毕竟他是少数的,能够实现的功能也是有限的,那么我们相拥为主机提供更多更丰富的功能的时候, 就需要安装新的程序了。

1.1、应用程序与系统命令的关系

在Linux操作系统中,一直以来命令和应用程序并没有特别明确的区别,从长期使用习惯来看,可以通过以下描述来对两者进行区别。

文件位置

  • 系统命令:应用程序命令的执行文件大多比较小,通常放置在/bin和/sbin目录中。对于内部命令,常集成在 Bash 程序内,而不是独立地执行文件;
  • 应用程序:应用程序的执行文件通常放在/usr/bin、/usr/sbin 和/usr/local/bin、/usr/local/sbin 等目录中

主要用途

  • 系统命令:命令文件一般在安装操作系统时一起安装,用于辅助操作系统本身的管理
  • 应用程序:应用程序一般需要在操作系统之外另行安装,提供相对独立于操作系统的功能,有时候等同于“软件”的概念

适用环境

  • 系统命令:命令只在字符操作界面中运行。
  • 应用程序:应用程序可能会用到图形界面,形式多样

运行格式

  • 系统命令:命令行大多适用于“命令字选项参数”形式的一般格式;
  • 应用程序:应用程序一般没有固定的执行格式,运行方式由程序开发者自行定义

1.2、典型应用程序的目录结构

文件类型保存目录
普通执行程序文件/usr/bin
服务器执行程序文件和管理程序文件(只有管理员能执行)/usr/sbin
应用程序配置文件/etc
日志文件/var/log
应用程序参考文档文件(主要存放软件的说明文档)/usr/share/doc
应用程序手册页文件/usr/local/share/man

1.3、常见的软件包封装类型

  • RPM 软件包:这种软件包文件的扩展名为“.rpm”,只能在使用 RPM(RPM Package Manager,RPM 软件包管理器)机制的 Linux 操作系统中安装,如 RHEL、Fedora、 CentOS 等。RPM 软件包一般针对特定版本的操作系统量身定制,因此依赖性较 强。安装 RPM 软件包需要使用操作系统中的 rpm 命令。 
  •  DEB 软件包:这种软件包文件的扩展名为“.deb”,只能在使用 DPKG(Debian Package,Debian 包管理器)机制的 Linux 操作系统中进行安装,
    如 Debian、Ubuntu 等。安装 DEB 软件包需要使用操作系统中的 dpkg 命令
  •  源代码软件包:这种软件包是程序员开发完成的原始代码,一般被制作成“.tar.gz” 或“.tar.bz2”等格式的压缩包文件,因多数使用 tar 命令打包而成,
    所以经常被称为 “TarBall”。安装源代码软件包需要使用相应的编译工具,如 Linux 中的 C 语言编译 器 gcc。因此,在安装操作系统的时候尽量勾选“开发工具”一项来安装基本的编译
  • 附带安装程序的软件包:这种软件包的扩展名不一,但仍以 TarBall 格式的居多。 软件包中会提供用于安装的可执行程序或脚本文件,
    如 install.sh、setup 等,有时 候会以“.bin”格式的单个安装文件形式出现。安装时只需运行安装文件就可以根据 向导程序的提示完成安装操作。 开放源代码的自由软件绝大多数选择以 TarBall 的形式发布,而 RPM 软件包、DEB 软件包等则使用了二进制的文件格式,代码相对比较封闭。
文件类型保存目录说明
RPM软件包/var/lib/rpm扩展名为".rpm"
DEB软件包/var/lib/deb扩展名为“.deb”
源代码软件包/usr/src包含程序的原始代码,软件包的扩展名不一,以TarBall格式的居多
绿色免安装的软件包-在压缩包内提供已编译好的执行程序文件,解开压缩包后的文件即可直接使用

二、RPM软件包管理工具

全称:Red-Hat Package Manager
由RedHat公司提出,被众多linux发行版所采用

  1. 建立统一的数据库文件
  2. 详细记录软件包安装,卸载等变化信息
  3. 自动分析软件包依赖关系

软件素材参考:http://www.rpm.org

2.1、rpm命令的格式

rpm命令能够实现几乎所有对rpm软件包的管理功能
执行 "man rpm"命令可以获得关于rpm命令的详细帮助信息

  1. 查询,验证rpm软件包的相关信息
  2. 安装,升级,卸载rpm软件包
  3. 维护rpm数据库信息等综合管理操作

rpm 【选项】 rpm包文件

2.2、安装,升级,卸载 rpm软件包

安装软件包

  • -i:安装一个新的软件包。
  • -v:详细模式,显示更多信息。
  • -h:显示安装进度。

一般组合使用 rpm  -ivh 安装

升级软件包

  • -U 或 --upgrade:更新一个已安装的软件包到一个新版本,如果新版本不存在则不会安装旧版本。
  • -F 或 --freshen:仅当软件包的版本比已安装的版本新时才更新软件包。
  •  辅助选项

卸载软件包

  • -e 或 --erase:卸载指定的软件包。

查询软件包 

2.2.1、查询已安装的rpm软件信息

常用选项

  • -q
  • qi
  • -ql
  • -qc
  • -qd
  • -dR
  • -gd 
命令描述示例
rpm -q 软件名查询指定软件是否已安装rpm -q elinks lynx
rpm -qi 软件名显示已安装的指定软件的详细信息rpm -qi samba-client
rpm -ql 软件名显示已安装的指定软件的文件列表rpm -ql wget
rpm -qc 软件名列出已安装的指定软件的配置文件rpm -qc httpd
rpm -qd 软件名列出已安装的指定软件的软件包文档所在位置rpm -qd httpd
rpm -qR 软件名列出已安装的指定软件的依赖的软件包及文件rpm -qR wget
rpm -qF 文件或目录查询已安装的指定文件或目录属于哪个安装包rpm -qF yum
rpm -qa显示当前系统中以rpm方式安装的所有软件列表`rpm -qa

或者

rpm -qa | grep -i postfix         #查询软件postfix是否已安装
rpm -qf /usr/bin/passwd   #查看指定的文件或目录是哪个软件包所安装的

2.2.2、查询未安装的rpm软件信息
命令描述示例
rpm -qpi查询指定软件包的详细信息rpm -qpi /mnt/Packages/ethtool-4.8-10.el7.x86_64.rpm
rpm -qpl查询指定软件包的文件列表rpm -qpl /mnt/Packages/ethtool-4.8-10.el7.x86_64.rpm
rpm-qpc 查询指定软件包的配置文件rpm -qpc /mnt/Packages/elinks-0.12-0.37.pre6.el7.0.1.x86_64.rpm
rpm -qpd 查询指定软件包的软件包文档的位置rpm -qpd /mnt/Packages/vsftpd-3.0.2-25.el7.x86_64.rpm
2.2.3、维护RPM数据库(不怎么用,了解)

1.重建RPM数据库
当RPM数据库发生损坏,可通过重建RPM数据库修复
    rpm --rebuilddb   或者   rpm --initdb

2.导入验证公钥
在没有导入用于数字签名验证的公钥文件之前,安装光盘中的一部分RPM软件包时会报错。需要向RPM数据库中导入位于光盘根目录下的公钥文件
mount /dev/sr0 /mnt/
rpm --import /mnt/RPM-GPG-KEY-Centos-7

三、解决软件包依赖关系方法

安装有依赖关系的多个软件时

  • 被依赖的软件包需要先安装
  • 可同时指定多个rpm包文件进行安装

卸载有依赖关系的多个软件时

  • 依赖其他程序的软件包需要先卸载
  • 可同时指定多个软件名进行卸载

忽略依赖关系

  • 结合 "--nodeps"选项,但可能导致软件异常

四、源代码编译概述

使用源代码安装软件的优点

  • 获得最新的软件版本,及时修复bug
  • 根据用户需要,灵活定制软件功能

应用场合举例

  • 安装较新版本的应用程序时
  • 当前安装的程序无法满足需要时
  • 需要为应用程序添加新的功能时

Tarball封包

  • .tar.gz和.tar.bz2格式居多
  • 软件素材参考:http://sourceforge.net

完整性校验

  • md5sum校验工具

[root@localhost # md5sumhttpd-2.4.25.tar.gz

24fb8b9e36cf131d78caae864fea0f6a httpd-2.4.25.tar.gz

  • 确认源代码编译环境

需安装支持c/c++程序语言的编译器如:

gcc, gcc++, make,.......

4.1、编译安装过程

下载源代码安装包文件
步骤1:tar解包
用途:解压并释放源代码包到指定的目录
步骤2:./configure 配置
用途:设置安装目录,安装模块等选项
步骤3:make编译
用途:生成可执行的二进制文件
步骤4:make install 安装
用途:复制二进制文件到系统,配置应用环境
测试及应用,维护软件

请写出编译安装的三步

./configure

make

make install

下面具体分析

  • tar解包

习惯上将软件包释放到/usr/src/目录
解包后的源代码文件位置
/usr/src/软件名-版本号/
示例
tar zxf httpd-2.4.25.tar.gz -c /usr/src/
解压源代码包,并指定释放目录

  • /configure配置

使用源码目录中的configure脚本
执行"/configure--help"可查看帮助
典型的配置选项
--prefix软件安装目录
示例
[root@localhost~]#cd/usr/src/httpd-2.4.25/
[root@localhost httpd-2.4.25]# /configure --prefix-lusr/locallapache

若不指定任何配置选
项,将采用默认值 17

  • make编译与安装

编译
执行make命令
安装
执行makeinstall命令
示例
[root@localhost httpd-2.4.25]#make
[root@localhost httpd-2.4.25]# make i install

  • 测试,应用,维护软件

使用前
[root@localhost httpd-2.4.25]# vim /usr/locallapache/conf/httpd.conf
启动apache
[root@localhost httpd-2.4.25]#/usr/locallapache/bin/apachectl start
运行lynx hx127.0.0.1查看本机apache运行状态

4.2、实验

安装httpd

yum remove /etc/httpd
cd /home
拉3个文件 httpd-2.4.25.tar.bz2  package.tar.gz apr-devel-1.4.8-7.el7.x86_64.rpm
tar -xjvf
tar -xzvf package.tar.gz
cd package/
rpm -Uvh *.rpm
cd ..
rpm  -ivh apr-devel-1.4.8-7.el7.x86_64.rpm
cd httpd-2.4.25/
./configure --prefix=/usr/local/apache
make -j 2 && make install
-----------------------------------
cd /usr/local/apache/bin
ls

五、yum安装

安装源代码软件包需要编译安装,需要安装支持c和c++程序语言的编译器,如gcc、gcc-c++、make如果使用rpm方式安装,则需要先安装多个依赖包,这样会很繁琐。这里可以使用 yum方式进行一键安装。

5.1、本地源配置

在局域网中我们无法上网,我们需要配置本地源,本地源(Local Repository)在Linux系统中通常指的是一个预先存储了软件包和依赖项的本地目录或文件系统,这些软件包和依赖项可以用于在没有网络连接或需要快速安装软件包的情况下进行安装。

安装CentOS后,可以将ISO文件挂载到一个目录,并配置该目录作为yum的本地源,那个ios包含了操作系统安装所需的所有软件包和依赖。

也就是CentOS-7.6-x86_64-DVD-1810.iso文件本身不包含源地址,但它包含的软件包可以被配置为本地yum源,从而在没有网络连接的情况下进行软件包的安装和管理。

5.1.1、流程步骤

1.先挂载sr0(和cdrom是一个东西)注意打开光驱

2.切换到yum.repos.d网络源下,转移到其他目录

3.编辑local.repo

4.删除缓存并且更新

5.1.2、具体步骤

mount /dev/cdrom  /mnt

挂载是将文件系统或存储设备连接到Linux目录结构的过程,挂载允许用户在不同的目录之间共享数据挂载是Linux系统中文件管理的一部分,通过挂载,硬件设备才能在Linux系统中被使用。

挂载点是一个特定的目录,通常位于/mnt或/media目录下。

注意打开光驱

挂载之后原本在/mnt里数据还在,但是看不见了,不建议有数据,并且

一个挂载点同一时只能挂载一个设备
 

cd /etc/yum.repos.d/

mkdir repos.back

mv  *.repo   repos.back

yum.repos.d是yum仓库的配置文件,每个 .repo 文件都定义了一个或多个yum仓库。这些仓库可以是本地的(例如从本地ISO文件或目录),也可以是远程的(例如从互联网上的某个服务器)

当然初始的都是网络的,我们现在需要自己配置本地的

会将他们转移到一个其他文件在这里我们是转移到了repos.back

vim local.repo

我们写一个本地仓库

格式

[xxxxx]							#仓库类别
name=xxx						#仓库名称
baseurl=file:///mnt				#指定URL 访问路径为光盘挂载目录      本地yum源
enabled=1						#开启此yum源,此为默认项,可省略
gpgcheck=0						#不验证软件包的签名

因为我们将ios安装包什么的内容挂载到了/mnt

我们配置就mnt,前面file://是类似于http:// 后面是位置 /mnt

yum clean all && yum makecache        

最后需要刷新一下,删除yum缓存并更新

本地源不能更新,固定了。

我们可以安装一个

yum install tree -y 测试一下

5.2、配置阿里源

第一步:将创建的local.repo文件移动到local.bak目录下(也可以是别的备份目录)
第二步:将可以连外网的系统打开,执行

wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

将阿里云镜像下载到/etc/yum.repos.d/目录下

第三步:刷新缓存,yum clean all && yum makecache #清理缓存并且生成新的缓存

然后就可以直接用阿里云仓库里的软件包安装文件了,都是最新的软件包,但是必须有网的环境下才可以使用。如果想在没有网的情况下也能使用yum仓库里的软件,就需要将阿里云仓库下载到本地,占用空间较高,可以自行参考其他内容。

5.2.1、配置优先级

当既有本地yum源又有aliyum源的时候,我们在装软件包的时候当然希望先用本地的yum源去安装,本地找不到可用的包时再使用aliyun源去安装软件,这里就涉及到了优先级的问题,
yum提供的插件yum-plugin-priorities.noarch可以解决这个问题

1.查看是否安装了yum-plugin优先级插件
rpm -qa |grep yum-plugin-

2.如果没有安装,就安装插件
yum -y install yum-plugin-priorities.noarch

3.查看插件是否启用
cat /etc/yum/pluginconf.d/priorities.conf

[main]:
enabled = 1 # 1为启动,0 为禁止

4.修改本地yum源优先使用
vi local.repo

[local]
name=local
baseurl=file:///mnt/
enabled=1
gpgcheck=1 
priority=1 #数字越小优先级越高

[epel]
name=aliyum
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/epel/7Server/x86_64/
enabled=1
gpgcheck=0
priority=2

 5.验证安装包的数量
执行yum repolist all 可显示所有仓库包

附加:主页资源有shell脚本可以下载

5.3、yum命令

命令描述
yum -y install 软件名安装或升级软件包,-y 选项表示自动确认
yum -y remove 软件名卸载软件包,可自动解决其依赖关系
yum -y update 软件名升级软件包
yum list查询软件包列表
yum list installed查询系统中已安装的软件包
yum list available查询仓库中尚未安装的软件包
yum list updates查询可以升级版本的软件包
yum info 软件名查询软件包的描述信息
yum search [all] 关键词根据某个关键词来查找相关的软件包
yum whatprovides 命令查询命令属于哪个软件包
yum install 包名 -y --downloadonly --downloaddir=/tmp/下载 RPM 包到指定目录(例如 /tmp/)

linux安装及管理程序 RPM软件包管理器通过建立统一的文件数据库,对在 Linux 操作系统中安装、卸载、升级的各种.rpm软件包进行详细的记录,并能够自动分析软件包之间的依赖关系,保持各应用程序在一个协调、有序的整体环境中运行。使用 RPM机制封装的软件包文件拥有约定俗成的命名格式,一般使用“软件名-软件版本-发布次数.操作系统类型,硬件架构类型.rpm”的文件名形式,如“bash-4.2.46-20.e17_2.x86_64.rpm”。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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文件位置 | /bin, /sbin 或集成在 Bash 内 | /usr/bin, /usr/sbin 等 |tar zxvf/jxvf xxx.tar.gz/xxx.tar.bz2 -C 目标路径。- 上传下载工具: `lrzsz` 包提供 `rz`(上传)和 `sz`(下载)命令。- `/usr/sbin` - 服务器/管理程序文件(需管理员权限)- 适用系统: RHEL, Fedora, CentOS 等。`软件名-软件版本-发布次数.操作系统类型.硬件架构类型.rpm`

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​。

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YCyjs
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