Linux常用命令

1、cd 不用说了

2、Linux 解压war和打包

 jar -xvf ROOT.war

    注:在当前目录下解压 ROOT.war,并不会自动创建ROOT目录。

    如果想让它解压到ROOT目录,最好先建一个ROOT目录,然后在ROOT目录内解压ROOT.war。

网上说可以用unzip,但是我没用

jar命令解压时不能指定目录,unzip解压war包可以放到指定目录。
unzip -d 指定目录
[root@oracle upload]# unzip -oq common.war -d common

对应的是zip


jar命令
压缩war包:
把当前目录下的所有文件打包成game.war
jar -cvfM0 game.war ./
-c   创建war包
-v   显示过程信息
-f    
-M
-0   这个是阿拉伯数字,只打包不压缩的意思

3、删除文件

删除文件夹实例:
rm -rf /var/log/httpd/access
将会删除/var/log/httpd/access目录以及其下所有文件、文件夹

删除文件使用实例:
rm -f /var/log/httpd/access.log

将会强制删除/var/log/httpd/access.log这个文件

4、查看端口

查看端口是否被占用

>lsof  -i:8080

查看所有端口

>netstat -ntlp

查看是否开放某端口

tcp端口:>netstat -ntpl

udp端口:>netstat -nupl

5、ps -ef|grep

ps命令将某个进程显示出来

grep命令是查找

UID       PID       PPID      C     STIME    TTY       TIME         CMD

zzw      14124   13991      0     00:38      pts/0      00:00:00    grep --color=auto dae

 

UID      :程序被该 UID 所拥有

PID      :就是这个程序的 ID 

PPID    :则是其上级父程序的ID

C          :CPU使用的资源百分比

STIME :系统启动时间

TTY     :登入者的终端机位置

TIME   :使用掉的CPU时间。

CMD   :所下达的是什么指令


内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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