《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。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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