批量转换libosinfo ubuntu db xml为ubuntukylin db xml

本文介绍了一种使用bash脚本批量修改目录下所有.xml.in文件名,并在文件中进行字符串替换的方法。通过简单的脚本,可以将文件名从原有的格式修改为包含“ubuntukylin”的新格式,并在文件内容中将特定字符串如“Ubuntu”、“CanonicalLtd”替换成“Ubuntukylin”和“kylinosLtd”。此方法适用于需要批量处理大量配置文件的场景。
#!/bin/bash

for xml in ./*.xml.in
do
  echo rename $xml to ubuntukylin-${xml##*-}  
  mv $xml ubuntukylin-${xml##*-}
done


#!/bin/bash


for xml in ./*.xml.in
do
   echo $xml
   sed -i '9s/Canonical Ltd/kylinos Ltd/' $xml
   sed -i 's/ubuntu/ubuntukylin/g' $xml
done
#!/bin/bash


for xml in ./*.xml.in
do
  echo rename $xml to ubuntukylin-${xml##*-}  
  mv $xml ubuntukylin-${xml##*-}
done

for xml in ./*.xml.in
do
   echo $xml
   sed -i '7s/Ubuntu /Ubuntukylin /' $xml
   sed -i '9s/Canonical Ltd/kylinos Ltd/' $xml
   sed -i 's/ubuntu/ubuntukylin/g' $xml
   sed -i 's/Ubuntu-Server/Ubuntukylin-Server/g' $xml
done

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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