Linux学习-常用命令(一)

本文详细介绍了Linux中常用文件管理命令的使用方法,包括chmod、chown、chgrp、pwd、mv、cp等,提供了从基本权限设置到文件移动、复制的全面教程。

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一、【chmod】命令

1、功能:增加文件的读写执行权限

2、语法:chmod [+r][+w][+x] 文件名

+r:可读

+w:可写

+x:可执行

二、【chown】命令

1、功能:将当前目录下的所有文件和目录赋给其他用户

2、语法:chown -r user1

三、【chgrp】命令

1、功能:变更文件或目录的所属群组

2、语法:chgrp -r group1

四、【pwd】命令

1、功能:显示当前路径 print working directory

五、【mv】命令

1、功能:移动文件

2、语法:mv [option] 文件名  目录名

-f:强制移动而不询问

-i:若目标档案已经存在,询问是否覆盖

-u:若目标档案已经存在,则保留最新的档案

六、【cp】命令

1、功能:将文件复制到制定目录下

2、语法:cp[option] 文件名  目录名

-a :相当于  -pdr 的意思;   

-d :若来源文件为连结文件的属性(link file),则复制连结文件属性而非档案本身;   
-f  :为强制  (force)  的意思,若有重复或其它疑问时,不会询问使用者,而强制复制; 
-i  :若目的檔(destination)已经存在时,在覆盖时会先询问是否真的动作!   
-l  :进行硬式连结  (hard link)  的连结档建立,而非复制档案本身;   
-p :连同档案的属性一起复制过去,而非使用预设属性;   
-r :递归持续复制,用于目录的复制行为;   
-s :复制成为符号连结文件  (symbolic link),亦即『快捷方式』档案;   
-u :若  destination 比  source 旧才更新  destination !             
 


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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