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12.已知/root/data/ianTest.txt文件内容为：
请问如何把文件中的空行过滤掉。
grep方法：
这个方法最好：
①grep -v "^$" /root/data/ianTest.txt
②grep "." /root/data/ianTest.txt
sed方法：
利用sed的过滤： sed -n ‘/过滤的内容/处理的命令’ 文件
^[^$]表示匹配非空行的开头，这样就是过滤非空行。
①sed '/^$/d' /root/data/ianTest.txt
②sed '/^[^$]/p' /root/data/ianTest.txt
awk方法：
awk '/^[^$]/' /root/data/ianTest.txt
13.已知ianTest.txt文件内容为：
oldboy
olldboy
test
请使用grep或egrep正则匹配的方式过滤出前两行内容。
半导体设备隔振必看：如何用天棚阻尼PID控制实现VC-C级振动抑制（含SIMULINK模型）
本文深入探讨了在半导体精密制造中，如何运用天棚阻尼PID控制算法实现VC-C级振动抑制。通过构建高保真单自由度仿真模型，详细解析了从算法原理、SIMULINK实现到参数整定的全链路方案，并针对谐波扰动提供了陷波滤波器设计方法，为工程师提供了从仿真到实践的完整主动隔振技术指南。
Linux 命令练习手册
Linux常用命令练习
基于51单片机的多功能计算器全套设计
当今社会，随着人们物质生活的不断提高，电子产品已经走进了家家户户，无论是生活或学习，还是娱乐和消遣几乎样样都离不开电子产品，大型复杂的计算能力是人脑所不能胜任的，而且人脑比较容易出错。计算器作为一种快速通用的计算工具方便了用户的使用。计算器可谓是我们最亲密的电子伙伴之一。本设计着重在于分析计算器设计开发过程中的环节和步骤，并从实践经验出发对计算器设计做了详细的分析和研究。 本设计是以STC89C52单片机为核心的计算器模拟系统设计，输入采用5×8矩阵键盘，可以进行加、减、乘、除等十几种数字运算，同时支持括号
Linux 管道命令及相关命令练习与 Shell 编程、Tomcat 安装
成功掌握了 Linux 管道命令及相关命令的使用，包括 cut、sort、wc、uniq、tee、tr 和 split，这些命令对于处理文本数据非常有用。提取以 : 分隔的第 1 和第 2 个字段：head -2 file.txt | cut -d ':' -f1,2。掌握 Linux 管道命令及相关命令（cut、sort、wc、uniq、tee、tr、split）的使用方法。提供用户选择运算符（+、-、*、/、sqrt、square、cube）的提示。
JSSIP实战：5分钟搞定WebRTC电话功能（附完整代码示例）
本文通过JSSIP库实战演示如何在Web应用中快速集成WebRTC电话功能。文章提供了从环境准备、SIP服务器连接到完整代码示例的详细步骤，涵盖用户注册、拨号接听、媒体流处理等核心环节，并针对常见问题给出排查方案，帮助开发者高效实现网页端实时语音通信。
Open3D 教程学习指南 (持续整理)
Open3D 是一个开源库，旨在为 3D 数据处理提供高效且易用的工具。它由 Intel 开发和维护，支持多种 3D 数据处理任务，如点云处理、3D 重建、几何处理和可视化等。
linux系统命令练习示例
1941:May 12 09:03:15 bogon libvirtd: 2025-05-12 01:03:15.685+0000: 2166: error : virHostCPUGetTscInfo:1389 : 无法打开 tty /dev/kvm: 没有那个文件或目录。
【智能制造】- APS系列｜05 APS 排产的五大底层算法逻辑
很多人误以为APS只是给生产工单排先后顺序，实则整套系统依托成熟算法体系，完成多维度约束下的最优生产决策在制造业数字化排产普及的当下，依旧有不少制造管理者对APS存在认知误区，将其等同于简易工单排序工具。事实上，专业级高级计划与排程系统，早已脱离单纯按时间排序的基础功能，而是依托一整套成熟完善的底层算法逻辑，整合现场各类生产限制条件，在海量变量中自动推演、筛选、输出最贴合企业经营目标的生产方案。
Linux基础命令练习题
本文档记录了Linux系统的基础操作练习，包括三部分内容：1）文件目录操作：创建目录/文件、复制移动、路径切换等命令；2）VI编辑器使用：文件编辑、查找复制、行号操作等；3）用户与权限管理：用户创建/锁定/删除、密码设置、组管理、权限修改与验证。通过具体命令和截图，展示了Linux系统的基本管理操作流程，包括目录结构操作、文本编辑技巧以及用户权限控制方法。
SAP 发票凭证反向冲销
发票凭证反向冲销： 业务模拟： MIRO发票校验后，生成发票凭证号： 事务代码MR8M，输入凭证号码，反向冲销（类似于MIGO入库后的反向冲销）： 此时进入MIRO查看，发现冲销成功，可以再次做MIRO发票校验： ...
【Java开发者必看】LangChain4j实战指南：使用AIService轻松集成聊天记忆Chat Memory到SpringBoot应用，通过封装多轮复杂对话，使聊天记忆的实现变得简单
聊天记忆是指在与用户的多轮对话过程中，能够记住之前的交互内容，从而提供更加连贯和个性化的回复。LangChain4j支持通过ChatMemoryProvider接口实现聊天记忆功能。
Linux实用命令练习
更新国内yum源，网易（163）yum源是国内最好的yum源之一 ，无论是速度还是软件版本，都非常的不错。locate指令预设的数据库位于/var/lib/mlocate目录里，文档名为mlocate.db。export 的效力仅限于该次登陆操作。基於RPM包管理，能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装，可以自动处理依赖性关系，并且一次安装所有依赖的软体包，无须繁琐地一次次下载、安装。locate与find的区别: find 是去硬盘找，locate 只在/var/lib/slocate资料库中找。
上机任务一：空气质量指数 (air quality index，AQI是定量描述空气质量状况的指数。为了更好地了解和人们身体健康息息相关的天气状况，本书模拟生成500条某地区天气数据，一行样本对应一天
调整后的R平方为0.4308，考虑了模型中的自由度，它略低于多重R平方，说明模型的解释能力可能有限。总的来说，新的模型相对于之前的模型在AIC值上更优，包含了最高温度（X2）和最低温度（X3）这两个重要的预测因子，并且对AQI的解释能力较好。在表中，Df表示自由度，Sum Sq表示总平方和，Mean Sq表示均方（总平方和除以自由度），F value表示F统计量，Pr(>F)表示对应的p值。在分析这些结果时，需要关注系数的显著性（p值），系数的方向（正向或负向影响），以及系数的大小（估计值）。
Linux命令练习第三关(6)
10.当从root用户切到普通用户Ian时，执行ifconfig会提示：[Ian@ianLinux ~]$ ifconfig -bash:ifconfig:command not found请问这是为什么？如何解决，请给出详细解决过程。解答： 原因：这是因为普通用户Ian系统环境变量PATH路径问题导致的。ifconfig命令是超级用户的管理命令，因此CentOS5默认情况，其命令路径/sbin不
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
linux命令输出练习
linux中对应的命令类型分为内部命令和外部命令，外部命令对应的是path环境变量下可以找到的与命令名称一致的文件名称，其中每一个外部命令对应的是一个可执行程序。内部命令是外部命令中含有的命令的。如：bash中存在内部的命令cd，内部命令对应的信息展示固定。（9）将文档保存，将文档再次另存为/boot/newfile2，退出VI编辑器。例如文件的名称，大小，权限，时间(atime,ctime,mtime）例如文本文件，二进制文件，管道文件，设备文件，链接文件等。所在路径： /usr/bin/stat。
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
linux命令练习
命令练习 ls命令练习 查看根目录下内容 ls / 显示根目录本身详细属性 ll / 切换到/boot目录，显示当前目录内容的详细属性 ll /boot 显示/root的全部内容，包括隐藏文档 ls -a /boot 显示/bin/bash程序，详细属性 ll /bin/bash 显示/dev/cdrom光驱设备，详细属性 ll /dev/cdrom 显示/opt目录内容 ls /opt 查看文件内容练
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
linux基本命令练习
linux基本命令练习, 便于初学者更快的熟悉基础命令
003-Linux 在线练习
这些在线平台为学习 Linux 提供了不同的方式，你可以根据自己的需求选择合适的练习平台。如果你刚开始学习 Linux，推荐从和开始，这些平台的基础教程会帮助你熟悉基本的 Linux 命令。而如果你有兴趣进行更复杂的任务或安全学习，TryHackMe和Katacoda提供了更多高阶的挑战。这些平台为 Linux 学习者提供了丰富的资源，从基础的命令行操作到高级的系统管理、编程技能，涵盖了从初学者到专业开发者的各类需求。根据你的学习目标，可以选择适合的平台进行实践，逐步提升你的 Linux 技能。初学者。
Linux基础命令练习1
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分
linux系统文件与目录操作命令（练习篇）
在命令行中使用cd命令可以切换当前工作目录;cd命令是命令行操作中导航文件系统的基础，熟练使用能提高文件管理效率。
linux在线练习模拟器
文章目录1.cv.vu2.JSLiunx3. codingground(代码域)4.jor1k5.JS/UIX结语 1.cv.vu http://cb.vu/点击链接可以进入哦！ （推荐！） cb.vu也是一个用Javascript开发的在线模拟器，系统版本是FreeBSD 7.1-STABLE ，界面是铺满浏览器窗口的，个人感觉使用起来比前面几个都方便一点，一般用这个。 使用过程中可参考TOOLBOX中文版：http://cb.vu/unixtoolbox_zh_CN.xhtml 描述：这是一个模拟版的l
linux命令编写,shell编写的linux命令练习工具
linux常用命令加选项，有成百上个，仅仅靠背诵忘记得太快，所以写了此脚本，便于对linux命令的练习，希望能帮助到大家。运行脚本效果如下：上边两图一个是运行脚本时的截图，另一个为题库的格式(@做分隔符，所以如果题目中有@一定要替换掉)下面附上源码#!/bin/bash#版本号：1.0#作者：Mr.L#WX：504498722FILE=/root/scripts/testfile.txt ...
Linux命令练习
系统重要文件需要备份，如何把/etc/passwd备份到/tmp目录下？、如何删除/tmp下所有A开头的文件？如何通过vim编辑打开/tmp/test.conf?尝试启动Apache的服务，并且检查是否启动成功。如何查看/etc/passwd的头3行和尾3行？什么命令可以统计当前系统中一共有多少账户？如何创建/tmp/test.conf文件？创建目录/text/1/2/3/4？如何最快的返回到当前账户的家目录？如何查看系统最后创建的3个用户？如何查看/etc所占的磁盘空间？如何删除/tmp下所有的文件？
10道关于Linux常用命令的练习题
去室友物联网班蹭Linux课快1个月了，这几天清明节假期，室友去龙子湖找他女朋友玩儿去啦orz，让我来帮他写写这星期的Linux作业。我就暂且放下IDEA中的Bug，打开虚拟机写一会儿Linux，捎带着水一篇文章。由于课上老师规定需要将自己的名字作为Liunx的机器名字，所以在开始我还将我的机器名缩写gql改成了室友名字的缩写ljx，没错，就是垃圾箱。好了，不多bb，下图是10道题目，开始折腾了。 文章目录查看并修改机器名和用户名修改机器名：gql→ljx修改用户名：gql→ljx习题1习题2习题3习题.
Linux命令的练习
Linux命令练习
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