《Linux 入门》

最近学习了Linux入门的教程,以下是相关笔记,可能有些不太正确,如果你发现了请在评论指正谢谢。

一、用户
1.超级用户 root 只有一个,终端符号是#,权限很大可以做任何事情,因此尽量不要在root下工作。
2.根目录用~表示,root的根目录是 /root ;普通用户的终端符号是$,根目录是/home/user(用户名)
3.su:switch user 切换用户 su - developer 切换到developer用户下。
4.在超级用户下可以用 useradd -m user1 命令添加一个用户,添加之后在home目录下面会多出user1这个目录
5.使用 passwd user1 给user1用户设置密码。
6.使用 userdel user1 删除user1。
7.删除文件夹 rm -rf /home/user1 可以把user1文件夹删除。

二、命令
1.whereis + date(命令) 查看在哪配置的。
2.查看date命令的内容:ls -l date 。
3.复制命令:cp /bin/date ./work/my_date 。
4.查看命令配置的路径:echo PATH 。 5.新增路径配置路径:export PATH=PATH:/Users/dengwt/work
注意:export 命令只在当前登录状态有效 退出后重新登录失效,如果想要一直生效要在/ect/profile配置

三、文件属性
1.查看文件属性:ls -l my_date , 从右往左分别是文件名称、最后修改时间、文件大小、用户所在的组、所属的用户、权限信息。
2.权限属性: -rwxr-xr-x r:读,w:写,x:执行,这里分成了三组权限[rwx]、[r-x]、[r-x,它们分别是owner,group,other的权限。
3.属性第一位d代表目录文件,-代表普通文件。
drwxr-xr-x 4 dengwt staff 128 2 12 17:50 .
drwxr-xr-x 82 dengwt staff 2624 2 6 21:31 ..
-rwxr-xr-x 1 dengwt staff 28608 2 12 17:50 .my_date_1
-rwxr-xr-x 1 dengwt staff 28608 2 6 21:33 my_date
4.修改权限属性:chmod 644 my_date (把执行的权限都删除,如果执行的时候会出现Permission denied),三位权限用二进制表示然后转换成十进制。rwx:111也就是7。
注意:ls -l 查看不了以.开头的隐藏文件 如果想看的话使用 ls -la 命令;我们可以使用man ls 命令查看这个命令的相关说明,可以发现 -a Include directory entries whose names begin with a dot (.). 。

四、文件操作
1.创建:touch helloword。
2.写入:vi helloword,按i进入insert模式,写完之后按esc :wq保存退出。
3.查看文件:cat helloword。
4.查看文件二进制表示:vi 进入文件再 :%!xxd 这样就会显示二进制。
5.复制:cp helloword helloword_bk。
6.删除:rm helloword_bk,rm -rf 删除文件或者文件夹,r:循环删除 当要删除文件夹时最后用这个。
7.查看文件类型:file helloword。

五、目录操作
1.查看当前目录:pwd。
2.回到根目录:cd ~。
3.回到上一级目录:cd ..。
4.回到上一次目录:cd -。
5.查看文件或文件夹大小:du -sh my_dir,查看目录下所有文件及文件夹大小 du -sh *,
如果需要排序的话可以使用:du -s *| sort -nr,显示前5个:du -s *| sort -nr||head -5,
显示后5个:du -s *| sort -nr||tail -5。
6.对比两个文件:diff -r my_tar my_compress。
注意:目录的权限和文件的一样,唯一不同的是目录的x:表示可进入,r:在文件夹里面可以使用ls查看,w:在文件夹里面可以使用touch创建文件。如果一个目录没有x的属性 那么其他的属性也是不能使用的,比如在文件夹里面创建文件,删除这个文件夹。

六、Tar工具
1.打包文件:tar cf my_tar.tar 1 my_dsate,c:是创建的意思 f:是对象,后面的参数 1和my_date可以是文件或者文件夹,使用bz2压缩:tar cjf my_tar.tar.bz2 1 my_dsate,j:使用bz2。tar czf:使用gzip。
2.查看压缩包内容:tar tvf my_tar.tar ,t:是列出tar具体文件内容,v:是列出冗余的信息。
3.解压:tar xf my_tar.tar -C my_tar,x:解压,-C:指明存放的目录。

七、搜索
1.查找:find ./work -name “my_date” ,./work:要查找的目录 。
2.模糊查找:find ./work -name “date”,:通配符。find ./work -name “?y_date”,?:代表一个字符。
3.根据类型查找 find . -type f -name “1”,查找是名字是1的文件, find . -type d -name “1” ,查找名字是1的文件夹。
4.数文件里面有多少行:find /usr/src -name “.c” -exec wc -l {} ; ,-exec:连接两个命令,{}:指find的每一个结果,;是结尾符。
5.查看文件有多少个:find /usr/src -name “
.c”|wc -l。 笨方法:find /usr/src -name “.c” >>count;wc -l count;rm count,将内容输出到文件再统计文件的行数。
注意:
代表多个任意字符,?代表任意一个字符。

八、vim
1.显示行号:esc :set number。
2.跳到指定行:命令状态下 按行号+G,跳到最后一行:GG。
3.行内跳转:$跳转到行尾,^跳转到行首。
4.删除指定行:dd,删除所有:回到第一行+dG。
5.撤销:u。
6.选中:按住v。
7.复制黏贴:到指定行+yy+p,或者用v选中指定内容+y+p。
8.剪切:v选中指定内容+s,到指定的行+p黏贴指定内容。
9.搜索:/+要搜索的内容,按n跳到下一个匹配的地方。
9.缩进:到上面的行+100(以下多少行需要缩进)+ ==
10.补全:control+p。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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