linux系统链接小结

Linux远程桌面连接实用指南 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:Linux远程桌面连接工具是一种图形化界面程序,用于在本地设备通过网络操作远程计算机。这种工具相较于SSH提供了更为直观的操作体验。本文介绍了三种Linux远程桌面协议:VNC、RDP和XDMCP,并阐述了它们的特点和适用场景。文中还详细说明了在Linux下设置远程桌面连接的步骤,并对所附的文件进行了说明,强调了在选择远程桌面连接工具... 阅读详情

有关文件的链接小结

  1. 删除软链接文件对源文件及硬链接文件无任何影响。
  2. 删除硬链接文件对源文件及软链接文件无任何影响。
  3. 删除源文件,对硬链接文件没有影响,但是会导致软链接文件失效,红底白字闪烁。
  4. 同时删除源文件、硬链接文件,整个文件会真正的被删除。
  5. 很多硬件设备中的快照功能,就是利用了硬链接的原理。
  6. 源文件和硬链接文件具有相同的索引节点号,可以认为是同一个文件或一个文件的多个入口。
  7. 源文件和软链接文件索引节点号不同,是不同的文件,软链接相当于源文件的快捷方式,含有源文件的快捷方式,含有源文件的位置指向。

有关目录链接小结

  1. 对于目录,不可以创建硬链接,但可以创建软链接。
  2. 对于目录的软链接是生产场景运维常用技巧。
  3. 目录的硬链接不能跨越文件系统。
  4. 每个目录下面都有一个硬链接“.”号,和对应上级目录的硬链接“..”。
  5. 在父目录里创建一个子目录,父目录的链接数加1(子目录里都有..指向父目录)。但在父目录里创建文件,父目录的链接数不会增加。

面试题

描述linux下软链接和硬链接的区别。

解答:

在linux系统中,链接分两种:一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接或软链接(Symbolic Link)。

  1. 默认不带参数的情况下,ln命令创建的是硬链接,带-s参数的ln命令创建的是软链接。
  2. 硬链接与原文件的inode节点号相同,而软链接文件的inode节点号与源文件不同。
  3. ln命令不能对目录创建硬链接,但是可以创建软链接,对目录的软链接会经常被用到。
  4. 删除软链接文件,对源文件及硬链接文件无任何影响。
  5. 删除硬链接文件,对源文件及软链接文件无任何影响。
  6. 删除链接文件的源文件,对硬链接文件无影响,会导致其软链接失效(红底白字闪烁)。
  7. 同时删除源文件及硬链接文件,整个文件才会被真正的删除。
  8. 很多硬件设备中的快照功能,使用的就类似硬链接的原理。
  9. 软链接可以跨文件系统,硬链接不可以跨文件系统。
AGI 之 【Dify】 之 Dify 在 Windows 端本地部署调用 Ollama 本地下载的大模型, API 形式 Python 调用 进行简单聊天接口测试 AGI,即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是一种具备人类智能水平的人工智能系统。它不仅能够执行特定的任务,而且能够理解、学习和应用知识于广泛的问题解决中,具有较高的自主性和适应性。AGI的能力包括但不限于自我学习、自我改进、自我调整,并能在没有人为干预的情况下解决各种复杂问题。本节将介绍如何使用 Dify 平台调用 Ollama 部署的本地模型来创建一个聊天应用。通过 API 的方式发起聊天,可以让前端自由布置所需的聊天形式。 阅读详情

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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")

Linux的硬链接和软连接(符号链接)的区别

一、引言 1.什么是目录? Linux 文件系统是树状结构的。根目录下存在一系列子目录。目录里边有文件或者子目录。 但问题在于: 目录是什么? 文件又是什么? 文件是:数据 + 属性(比如名字、创建时间、所有者之类) 目录是:一个列表,列表中的每一项是:inode –> filename Linux 文件系统把硬盘分为三个部分:超级块、inode 列表、数据区 inode 指示:该文件的...

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想了解linux下的动态链接,包括如何产生so文件,如何link等等,在网上搜索了一把,资料都比较散,也有几个问题没想明白,上论坛发了个帖子,终于弄清楚了大部分,想着把这几天的成果组织一把,弄一篇文字出来将来看看,也给需要的网友一个参考。 环境:centOS 7 代码放在:/home/dodomouse/workspace/Test 首先需要了解gcc/g

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_IanXiao
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