2024年Linux最新Linux之diff用法

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原创 最新推荐文章于 2026-11-09 23:59:29 发布 446 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【linux】文件内容对比工具：diff、 wdiff、 colordiff colordiff使用的是diff的输出，所以你可以在文件中自定义颜色配置。创建或编辑diff是一个强大的工具，可以用来比较文件和目录的内容，生成补丁文件，并忽略某些类型的差异。通过结合不同的选项，可以满足各种文件比较需求。 阅读详情

****2013-12               <

****[root@localhost test3]# diff log2013.log log2014.log  -y -W 50

****2013-01                 2013-01

****2013-02                 2013-02

****2013-03               | 2014-03

****2013-04                 2013-04

****2013-05                 2013-05

****2013-06                 2013-06

****2013-07                 2013-07

****2013-08               | 2013-07

****2013-09                 2013-09

****2013-10                 2013-10

**                      > 2013-11                      **> 2013-12说明：“|”表示前后2个文件内容有不同

****“<”表示后面文件比前面文件少了1行内容

“>”表示后面文件比前面文件多了1行内容实例3：上下文输出格式****命令：

diff log2013.log log2014.log  -c输出：****[root@localhost test3]# diff log2013.log log2014.log  -c

******* log2013.log 2012-12-07 16:36:26.000000000 +0800

****— log2014.log 2012-12-07 18:01:54.000000000 +0800

*******************

******* 1,10 ****

**  2013-01  2013-02**! 2013-03

**  2013-04  2013-05  2013-06  2013-07**! 2013-08

**  2013-09  2013-10**— 1,12 ----

**  2013-01  2013-02**! 2014-03

**  2013-04  2013-05  2013-06  2013-07**! 2013-07

**  2013-09  2013-10**+ 2013-11

****+ 2013-12[root@localhost test3]# diff log2014.log log2013.log  -c

******* log2014.log 2012-12-07 18:01:54.000000000 +0800

****— log2013.log 2012-12-07 16:36:26.000000000 +0800

*******************

******* 1,12 ****

**  2013-01  2013-02**! 2014-03

**  2013-04  2013-05  2013-06  2013-07**! 2013-07

**  2013-09  2013-10**- 2013-11

****- 2013-12

****— 1,10 ----

**  2013-01  2013-02**! 2013-03

**  2013-04  2013-05  2013-06  2013-07**! 2013-08

**  2013-09  **2013-10[root@localhost test3]#****说明：这种方式在开头两行作了比较文件的说明，这里有三中特殊字符：“＋” 比较的文件的后者比前着多一行

****“－” 比较的文件的后者比前着少一行

“！” 比较的文件两者有差别的行实例4：统一格式输出****命令：

diff log2014.log log2013.log  -u输出：****[root@localhost test3]# diff log2014.log log2013.log  -u

****— log2014.log 2012-12-07 18:01:54.000000000 +0800

****+++ log2013.log 2012-12-07 16:36:26.000000000 +0800

****@@ -1,12 +1,10 @@

** 2013-01 2013-02**-2014-03

****+2013-03

** 2013-04 2013-05 2013-06 2013-07**-2013-07

****+2013-08

** 2013-09 2013-10**-2013-11

-2013-12说明：它的第一部分，也是文件的基本信息：— log2014.log 2012-12-07 18:01:54.000000000 +0800

+++ log2013.log 2012-12-07 16:36:26.000000000 +0800"—“表示变动前的文件，”+++“表示变动后的文件。**第二部分，变动的位置用两个@作为起首和结束。　　 **@@ -1,12 +1,10 @@****前面的”-1,12"分成三个部分：减号表示第一个文件（即log2014.log），"1"表示第1行，“12"表示连续12行。合在一起，就表示下面是第一个文件从第1行开始的连续12行。同样的，”+1,10"表示变动后，成为第二个文件从第1行开始的连续10行。实例5：比较文件夹不同命令：

diff  test3 test6输出：****[root@localhost test]# diff test3 test6

****Only in test6: linklog.log

****Only in test6: log2012.log

****diff test3/log2013.log test6/log2013.log

****1,10c1,3

****< 2013-01

****< 2013-02

****< 2013-03

****< 2013-04

****< 2013-05

****< 2013-06

****< 2013-07

****< 2013-08

****< 2013-09

****< 2013-10

****—

****> hostnamebaidu=baidu.com

****> hostnamesina=sina.com

****> hostnames=true

****diff test3/log2014.log test6/log2014.log

****1,12d0

****< 2013-01

****< 2013-02

****< 2014-03

****< 2013-04

****< 2013-05

****< 2013-06

****< 2013-07

****< 2013-07

****< 2013-09

****< 2013-10

****< 2013-11

****< 2013-12

****Only in test6: log2015.log

****Only in test6: log2016.log

****Only in test6: log2017.log

[root@localhost test]# **实例6：比较两个文件不同，并生产补丁**命令：

diff -ruN log2013.log log2014.log >patch.log输出：****[root@localhost test3]# diff -ruN log2013.log log2014.log >patch.log

****[root@localhost test3]# ll

****总计 12

****-rw-r–r-- 2 root root  80 12-07 16:36 log2013.log

****-rw-r–r-- 1 root root  96 12-07 18:01 log2014.log

****-rw-r–r-- 1 root root 248 12-07 21:33 patch.log

****[root@localhost test3]# cat patc.log

****cat: patc.log: 没有那个文件或目录

**[root@localhost test3]# cat patch.log **— log2013.log 2012-12-07 16:36:26.000000000 +0800

****+++ log2014.log 2012-12-07 18:01:54.000000000 +0800

****@@ -1,10 +1,12 @@

** 2013-01 2013-02**-2013-03

****+2014-03

** 2013-04 2013-05 2013-06 2013-07**-2013-08

****+2013-07

** 2013-09 2013-10**+2013-11

****+2013-12[root@localhost test3]#实例7：打补丁命令：

输出：[root@localhost test3]# cat log2013.log

****2013-01

****2013-02

****2013-03

****2013-04

最后的话

最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！

资料预览

给大家整理的视频资料：

给大家整理的电子书资料：

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Vue3 - 详细实现将多个文件批量导出为ZIP压缩包格式并下载功能，vue3将文件批量下载打包成ZIP下载保存本地，下载多个文件打包输出成zip格式（支持二进制文件流/base64图片/文件URL） vue3，nuxt3，vue3批量导出文件打包成压缩包，Vue3中如何批量导出文件(图片/PDF)并打包压缩成ZIP，实现多张图片导出zip文件，vue3导出pdf文件很多如何变成导出一个zip文件，jszip插件文档流，vue3中下载多个文件打包为一个zip，Vue3中将文件批量下载打包成zip格式，批量下载图片并打包成压缩包，vue3导出多个pdf或excel打包成zip压缩包进行下载，批量下载文件并打压缩包，vue3中如何批量下载文件并生成zip格式文件，文件通过服务端接口返回二进制文件流如何处理，文 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Linux常用命令——diff 命令详解

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Darrich的博客 953

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载

2024年，你应该知道的Linux新命令

在Linux系统中，我们经常需要比较文件的差异。这是一个重要的任务，因为它可以帮助我们了解文件之间的不同，以便我们可以更好地管理我们的文件和应用程序。difftastic命令是一个命令行工具，它提供了对文件差异的详细查看。它以一种易于理解和可视化的方式显示信息，使得查看文件差异变得更加简单和直观。difftastic命令是一个终端工具，旨在增强传统的Linux命令diff。这两个命令虽然功能强大，但它们的输出格式对于初学者来说可能会感到有些复杂和难以理解。

JNPF 专注低代码开发 917

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

2024年最全【Docker学习笔记】Docker技术总结，2024年最新2024年您应该知道的技术之一

在卫星影像三维重建的研究中，常常痛苦于环境的配置，尤其是s2p这个开源库让人甚是头大，来回在windows和ubuntu下切换，用习惯了windows，感觉在ubuntu上面使用特别不方便，尤其是不能登录微信、阅读文献不方便，还时常不能访问github以及docker仓库，直到发现了docker，感觉打开了视野，现如今基本都在windows研究，但初入docker，还有很多需要了解和使用，所以借此博文，记录docker学习过程，使用忘记的时候也方便查阅。开发环境、测试环境、生产环境。

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Linux命令(1)，【2024Linux运维最新学习路线

cat a.log | tail -n +2000 | head -n 1000 查看日志a.log从第2000行开始，只查看前1000行数据。cat a.log | sed -n ‘2000,3000p’ 查看a.log日志的2000～3000行数据。cat a.log | tail -n 2000 查看日志a.log最后2000行数据。2、在工作中，运维人员经常需要跟运营人员打交道，请问运营人员是做什么工作的?6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?

2401_84140442的博客 735

Linux：Patch补丁、Diff使用

diff命令，记录两个文件的差别，通过diff得到一个patch文件，也应用patch到另外一个文件，通过patch命令。

LeonNo11的博客 1424

最全复盘Linux期末考试【已凉凉】，2024年最新Flutter最新开源框架

shell脚本是一种解释性语言，用shell脚本保存执行动作；用脚本判断命令的执行条件；用脚本来实现操作的批量执行。

m0_60666841的博客 1727

Diff 与 Patch：从格式详解到工程实践

本文深入解析了软件开发中常用的 Diff 和 Patch 工具，重点介绍了三种 Diff 输出格式：Normal Diff（普通格式）、Context Diff（上下文格式）和 Unified Diff（统一格式）。文章详细剖析了现代工程最常用的 Unified Diff 的结构与语义，包括文件头、Hunk头和行前缀规则。同时提供了 Patch 命令的完整使用指南，涵盖创建、应用、撤销等操作，并配有 Mermaid 流程图展示工作流程和格式结构。通过系统讲解这对工具的技术细节，帮助读者掌握版本控制和代码审查

vortex5的博客 1299

2024年运维最全Linux命令(2)，2024年最新原理+实战+视频+源码

本书第﹖版以最新的Ubuntu 12.04为版本，循序渐进地向读者介绍了Linux 的基础应用、系统管理、网络应用、娱乐和办公、程序开发、服务器配置、系统安全等。需要《Linux入门到精通》、《linux系统移植》、《Linux驱动开发入门实战》、《Linux开源网络全栈》电子书籍及教程的工程师朋友们劳烦您转发+评论。cat a.log | tail -n +2000 | head -n 1000 查看日志a.log从第2000行开始，只查看前1000行数据。

code8889的博客 723

linux 命令之diff工具的使用

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菜鸡搞计算机 320

diff 命令：文本比较

​diff​命令是一个用于比较两个文件并输出它们之间差异的工具。它是文件比较的基本工具，广泛用于源代码管理、脚本编写和日常的文件维护工作中。‍。

qq_38641599的博客 916

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面试前要精心做好准备，简历上写的知识点和原理都需要准备好，项目上多想想难点和亮点，这是面试时能和别人不一样的地方。还有就是表现出自己的谦虚好学，以及对于未来持续进阶的规划，企业招人更偏爱稳定的人。开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】万事开头难，但是程序员这一条路坚持几年后发展空间还是非常大的，一切重在坚持。为了帮助大家更好更高效的准备面试，特别整理了《前端工程师面试手册》电子稿文件。前端面试题汇总JavaScript性能linux前端资料汇总。

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Linux输入输出重定向与用户管理精要

本文系统梳理了Linux输入输出与用户组管理核心内容。输入输出部分涵盖字符设备与块设备区别、文件描述符、重定向与管道机制，重点解析2>&1等易错点；用户管理部分详解3A安全机制、用户分类、配置文件及常用命令（如useradd、passwd、sudo），强调权限最小化与安全审计。全文突出实践应用，适用于系统运维与考试复习。

2301_80092853的博客 634
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