ksh learn

一、取出/etc/passwd文件中shell出现的次数
问题:下面是一个/etc/passwd文件的部分内容。题目要求取出shell并统计次数,shell是指后面的/bin/bash,/sbin/nologin等,如下面/bin/bash出现12次,/sbin/nologin出现3次。

1.hyn:x:525:500::/home/hyn:/bin/bash  
2.ljlxx:x:526:500::/home/ljlxx:/bin/bash  
3.lzj:x:527:500::/home/lzj:/bin/bash  
4.wfly:x:528:500::/home/wfly:/bin/bash  
5.squid:x:23:23::/var/spool/squid:/sbin/nologin  
6.wyj:x:529:500::/home/wyj:/bin/bash  
7.qemu:x:107:107:qemu user:/:/sbin/nologin  
8.radvd:x:75:75:radvd user:/:/sbin/nologin  
9.dungbee:x:530:500::/home/dungbee:/bin/bash  
10.mysql:x:27:27:MySQL Server:/var/lib/mysql:/bin/bash  
11.scidb:x:531:531::/home/scidb:/bin/bash  
12.postgres:x:532:532::/home/postgres:/bin/bash  
13.crane:x:533:533::/home/crane:/bin/bash  
14.test:x:534:534::/home/test:/bin/bash  
15.hguser:x:535:535::/home/hguser:/bin/bash 
参考答案:
1.cat /etc/passwd|awk -F: '{print $7}'|sort|uniq -c 
解析:
使用awk根据冒号分割内容,打印输出分割后的第7列,也就是shell所在列。然后调用sort命令排序并使用uniq -c统计每个shell出现的次数。


二、文件整理
问题:
employee文件中记录了工号和姓名
1.employee.txt:  
2.100 Jason Smith   
3.200 John Doe   
4.300 Sanjay Gupta   
5.400 Ashok Sharma
bonus文件中记录工号和工资
1.bonus.txt:  
2.100 $5,000   
3.200 $500   
4.300 $3,000   
5.400 $1,250
要求把两个文件合并并输出如下
处理结果:
1.400 ashok sharma $1,250  
2.100 jason smith  $5,000  
3.200 john doe  $500  
4.300 sanjay gupta  $3,000 
参考答案:
1.paste employee.txt bonus.txt | awk '{print $1,$2,$3,$5}'|tr '[:upper:]' '[:lower:]'|sort -k 2 
解析:
这里用到好几个命令,包括paste,awk,tr以及sort。paste命令用于合并多个文件的同行数据,如上面两个文件employee和bonus调用paste后合并成
1.100 Jason Smith     100 $5,000   
2.200 John Doe    200 $500   
3.300 Sanjay Gupta    300 $3,000   
4.400 Ashok Sharma    400 $1,250  
paste命令可以使用-d指定合并时加入的符号。比如paste -d : employee bonus则结果变成类似100 Jason Smith :100 $5,000 等。默认合并符号为tab符号。
awk用于提取除了tab符号的其余4列。
tr命令用于将字符串中所有大写字符转换为小写字符。
sort命令对字符排序。sort -k 2表示按文件第2个域排序,这里第二个域为姓名,所以是按姓名升序排序。如果要降序排列,则要用sort -k 2r。
本篇文章来源于 Linux公社网站(www.linuxidc.com)  原文链接:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66927.htm

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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