linux常用命令

本文提供了Linux环境下常用命令的详细指南,包括文件管理、进程控制、磁盘使用情况检查、文件搜索、打包与压缩等功能。从ls命令查看目录内容到tar和gzip进行文件打包与解压,再到ps和kill管理进程,涵盖了日常操作所需的基础命令。

命令

https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaoniaoQ/article/details/80693011

语法

  • ls (查看当前文件夹下的内容 )

    • -a 隐藏文件
    • -R 可以看到内部的文件夹
    • -F 可以看出文件的类型。以 / 结尾的是文件夹,已 * 结尾的是可执行文件
    • -l 一个文件信息就是一行。(d开头为文件夹,-开头为文件,)(文件权限)(硬链接数)(文件所属用户名)(所属的组) (文件大小) 上次修改时间)(名字)
    • 后面加 字符 可以过滤显示
    ls -l aa.text (只显示这个文件)
    ls -l aa*  (* 代表0个或多个字符)
    ls -l aa? (? 代表一个字符)
    ls -l  a[a-z]a (匹配a-z)
    
  • touch (用于创建文件)

  • cp (复制文件)

    • -i 交互体验,会有提示
  • rm (删除文件)

    • -i 交互
    • -f 强制删除
    • -r 递归删除
  • mkdir (创建文件夹)

    • -p 递归创建
  • rmdir (删除文件夹,只能删除文件夹)

    • -i 交互式
  • file (可以判断文件的类型)

  • cat (查看文件的内容)

    • -n 出现行号
    • -b 只给有代码的行加号
    • -T 替换tab符号,用^T代替
  • more (查看文件分页)

  • tail (查看最后的几行)

    • -n 10 显示最后10行
  • -f 可以动态显示

  • head (从头开始显示,和tail相反)

  • ps (关于进程的命令)

  • -e 显示所有进程

  • -完整格式输出

  • ps -aux

  • kill -9 进程id

  • df 可以查看磁盘使用情况

    • -h 单位换成常用的
  • grep (搜索文件)

grep 内容 文件
*    -v 反向搜索。(不匹配的)
*    -n 可以显示出行号
*    -c 可以知道有多少行呗匹配了
*    -e 多个匹配
grep -e f -e g 文件名
  • tar (将几个文件打成一个)
    • -c 切换到指定文件
    • -f 输出结果到文件
    • -v 保留所有文件权限
    tar -cvf test.tar test1 test2 (将test1 test2打包)
    tar -xf test.tar -c  文件夹 (将文件接档于文件夹)
    gzip -r test.tar (压缩)
    gzip -d new.tar (解压)
    tar -zcvf test.tar.gz test1 test2 (文件直接压缩)
    tar -zxvf new.tar.gz -c 文件夹 (解压)
    
环境变量

shell 中环境变量和编程语言一样,有全局和局部局部可以访问全局的环境变量,但是全局不能使用局部的环境变量,如果局部改变的全局的变量,只是在局部改变了这个值,在别地方使用这个全局变量还是原来的值
一般全局变量都是大写,局部小写

  • 查看全局变量(只是显示个别的全局变量用printenv)
    • printenv
    • env
    • set (全局变量,局部都会出来)
  • 设置全局变量
    • export 变量名
  • 删除变量
    • unset 变量名
linux的安全性

linux 的用户都在/etc/password 里面 密码另外存在/etc/shadow里面,都是加密过的密码

  • useradd 添加用户
    • -D 会显示新用户的一些基本信息比如在哪个分组等
    • -m 创建home目录
    • -p 设置密码
    • -n 创建和用户名一样的组名
  • userdel 删除用户
    • -r 删除用户家目录,一般默认删除的只是/etc/password 下面的账户
  • 修改用户
    • usermod 修改用户字段,还可以指定组和关系
      • -G 添加组关系 usermod -G 组名 用户名
      • -g 也是用来添加组关系,但是会改变组关系
    • passwd 修改密码
    • chpasswd 读取密码是并更新密码
    • chage 修改过期日期
    • chsh 修改用户默认shell
  • 关于组
    • groupadd 添加组
  • 关于权限
    • chmod 777 文件名 (rwx—111)所以权限最大为7
    • chown 改变文件的创始人 chown 用户 文件
    • chgrp 改变文件的默认组 chgrp 组名 文件
vim编辑
  • 插入

    • i (就可以进入编辑模式)
    • h (左移一个字符)
    • j (下移一行)
    • k (上移一行)
    • l (右移一行)
    • pagedown (或者cril+F)下翻一屏
    • pageup (cril+B) 上翻一屏
    • !q: 放弃修改退出
    • q: 直接退出
    • wq: 保存退出
  • 编辑

    • x 删除当前光标
    • dd 删除当前光标所在行
    • u 撤销前已命零
    • a 当前光标后追加数据
    • A 当前行尾追加数据
  • 复制粘贴

    • 剪贴命令可以和删除一起用,使用 p 就可以复制出删除的数据
    • 复制 yw复制一个单词,y$ 复制到行尾 然后在想要放的位置使用p
  • 查找和替换

    • 按下/ 就会出现消息行,然后输入东西回车就可,查找下一个,用n
    shell 语法

shell中的变量如果使用用$引用,如果修改就不用$

  • 想要用使用命令执行的结果
    #第一种
    data=`linux命令`  (使用``包裹)
    #第二种
    data=$(linux命令)  (用括号包裹)
    如果是data命令   (data  +y%m%d%)  可以将时间格式化
    
    • 输出定向
    ll > test.txt (将ll的结果输入到test.txt文件中)
    ll >> test.txt  (将结果追加到后面)
    
  • 输入重定向
wc < test.txt  (统计test.txt 里面的字符行数等信息)
shell中的数学运算

数学运算需要用expr去得到结果
常见操作符

  • A | B A不是null也不是0,返回A 否则返回B
  • A &B 都不是0或者null,返回A ,否则返回0
  • A < B 成立返回1,反之0
  • A <=B 成立1,反之0
  • 加减乘除
  • length A 返回A的长度
    • A 将A 变为字符串,及时他是关键字
  • STRING: REGREP 正则匹配到了字符串
  • match STRING REGREP 和上面一样
  • index STRING CHAR 从1开始返回char的位置
  • \ 转移字符
  • 改善
    • 使用[] 改善 运算
a=1
b=1
c=$[$a+$b]
  • 注意,除法只支持整除的
  • 解决整除限制
    *
【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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