linux find详解

本文详细介绍find命令的使用方法,包括如何按名称、权限、用户、时间等条件查找文件,以及结合exec和xargs进行文件处理。并通过实例展示了各种选项的具体应用。
19、在文件树种查找文件,并作出相应的处理find详细信息
find -atime -2查找指定时间内修改过的文件
find /opt/soft/test/ -perm 777按照目录或文件的权限来查找文件
find . -type f -name "*.log"按类型查找

20、find命令之exec详细信息

-exec  参数后面跟的是command命令,它的终止是以;为结束标志的,所以这句命令后面的分号是不可缺少的,考虑 到各个系统中分号会有不同的意义,所以前面加反斜杠。{}   花括号代表前面find查找出来的文件名。

find . -type f -exec ls -l {} ;  find命令匹配到了当前目录下的所有普通文件,并在-exec选项中使用ls -l命令将它们列出。

find . -name "*.log" -mtime +5 -ok rm {}  find命令在当前目录中查找所有文件名以.log结尾、更改时间在5日以上的文件,并删除它们,只不过在删除之前先给出提示。

find /etc -name "passwd*" -exec grep "root" {} 使用grep命令。find命令首先匹配所有文件名为“ passwd*”的文件,例如passwd、passwd.old、passwd.bak,然后执行grep命令看看在这些文件中是否存在一个root用户。

21、find命令之xargs 详细信息

xargs命令每次只获取一部分文件而不是全部,不像-exec选项那样。这样它可以先处理最先获取的一部分文件,然后是下一批,并如此继续下去。

find . -type f -print | xargs file  查找系统中的每一个普通文件,然后使用xargs命令来测试它们分别属于哪类文件

find / -name "core" -print | xargs echo "" >/tmp/core.log  在整个系统中查找内存信息转储文件(core dump) ,然后把结果保存到/tmp/core.log 文件中

    1、使用name      

find ~ -name “*.log” -print

想要在当前目录及子目录中查找所有的‘ *.log‘文件,可以用:

find . -name “*.log” -print

想要的当前目录及子目录中查找文件名以一个大写字母开头的文件,可以用:

find . -name “[A-Z]*” -print

想要在/etc目录中查找文件名以host开头的文件,可以用:

find /etc -name “host*” -print

想要查找$HOME目录中的文件,可以用:

find ~ -name “*” -print 或find . -print

要想让系统高负荷运行,就从根目录开始查找所有的文件。

find / -name “*” -print      

2、用perm选项

按照文件权限模式用-perm选项,按文件权限模式来查找文件的话。最好使用八进制的权限表示法。

还有一种表达方法:在八进制数字前面要加一个横杠-,表示都匹配,如-007就相当于777,-005相当于555,

3、如果在查找文件时希望忽略某个目录,因为你知道那个目录中没有你所要查找的文件,那么可以使用-prune选项来指出需要忽略的目录。

find test -path "test/test4" -prune -o -print

-path “test” -prune -o -print 是 -path “test” -a -prune -o -print 的简写表达式按顺序求值, -a 和 -o 都是短路求值,与 shell 的 && 和 || 类似如果

这个表达式组合特例可以用伪码写为:

if -path “test” then
-prune
else

-print

find test ( -path test/test4 -o -path test/test3 ) -prune -o -print避开多个文件夹

4、使用user和nouser选项

find ~ -user peida -print在$HOME目录中查找文件属主为pied的文件

find /home -nouser -print为了查找属主帐户已经被删除的文件,可以使用-nouser选项。在/home目录下查找所有 的这类文件    

5、按照更改时间或访问时间等查找文件

希望在系统根目录下查找更改时间在5日以内的文件,可以用:

find / -mtime -5 -print

为了在/var/adm目录下查找更改时间在3日以前的文件,可以用:

find /var/adm -mtime +3 -print

6、查找比某个文件新或旧的文件

find -newer log2012.log ! -newer log2017.log查找更改时间比文件log2012.log新但比文件log2017.log旧的文件
7、使用type选项

find /etc -type d -print在/etc目录下查找所有的目录

find . ! -type d -print在当前目录下查找除目录以外的所有类型的文件

8、使用size选项

find . -size +1000000c -print在当前目录下查找文件长度大于1 M字节的文件

9、使用depth选项

在使用find命令时,可能希望先匹配所有的文件,再在子目录中查找。使用depth选项就可以使find命令这样做。这 样做的一个原因就是,当在使用find命令向磁带上备份文件系统时,希望首先备份所有的文件,其次再备份子目录中 的文件。

find / -name "CON.FILE" -depth -printfind命令从文件系统的根目录开始,查找一个名为CON.FILE的文件。

10、使用mount选项

find . -name "*.XC" -mount -print从当前目录开始查找位于本文件系统中文件名以XC结尾的文件


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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