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码龄23年
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1、探索Korn Shell编程:从基础到实践
本文深入介绍了Korn Shell(ksh)编程的基础知识与实践技巧,适合系统管理员和用户提升日常工作效率。内容涵盖Shell的基本概念、脚本编写、环境变量设置、正则表达式的使用、引用与扩展机制等核心主题,并结合实例帮助读者更好地理解和应用。通过学习,读者可以掌握创建自动化脚本的能力,并深入了解Korn Shell在UNIX系统中的强大功能。
kshell 语法入门
1.语法 特殊的文件 /etc/profile 在登录时首先自动执行。 $HOME/.profile 在登录时第二个自动执行。 $ENV 在创建一个新的KShell时指定要读的一个文件。 文件名元字符 * 匹配有零或零个以上字符的字符串 ? 匹配任何单个字符 [abc…] 匹配括号内任何一个字符,也可用连字符指定一个范围(例如,a-z,A-Z,0-...
掌握Korn Shell编程:自动化管理的利器
本文是一本关于Korn Shell编程的书籍第一章的读后感和总结。作者介绍了Korn Shell(ksh)的优越性以及它在UNIX社区中的标准化地位,强调了学习ksh对于系统管理员的重要性。书中不仅仅提供理论知识,还强调了实用性和实际操作,通过大量的示例帮助读者提高脚本编写能力,从而自动化日常任务,提高工作效率。此外,作者还为读者提供了学习ksh的环境假设和约定,包括对shell环境的基本了解、文件和目录权限的使用、环境变量的设置等。
(python编程)k-shell的实现
实现k-shell代码 def kshell(graph): importance_dict = {} ks = 1 while graph.nodes(): temp = [] node_degrees_dict = {} for i in G.degree(): node_degrees_dict[i[0]]=i[1] kks = min(node_degrees_dict.values.
深入浅出Korn Shell编程
本文将详细介绍《Korn Shell 编程示例》一书的核心内容,包括Shell环境的介绍、进程控制、变量使用、正则表达式、引用规则、流程控制、数据处理、信息传递、文件与目录操作等多个方面,为读者提供从基础到高级的编程知识和技能。
精通Unix KSH脚本编程与自动化实战
说到shell变量,很多人第一反应是“不就是var=value嘛”,但真正写出健壮脚本的人才知道,变量管理其实是shell编程中最容易踩坑的部分之一😵。函数是模块化的基石 🏗️。写得好,代码复用率翻倍!
ksh学习
要学习ksh,最好的方法莫过于man ksh,这样才能系统的彻底的了解ksh。以下是我学习ksh的总结:1. Definitions (请耐心的看懂这一小节,这是其它小节的基础) 1) metacharacter: is one of the following characters: ; & ( ) | NEWLINE SPACE TAB 2) blank: is a TA
k-shell分解算法
K-shell 分解方法给出了节点重要性的一种粗粒化的划分。 其基本思想如下,假设边缘节点的 K-shell值为 1,然后往内一层层进入网络的核心,先去除网络 中度值等于 1 的所有节点以及连边。 若剩下的节点里面,仍有度值等于 1 的节点,则重复上述操作,即去除这些节点和连边,直至所有节点的度值都大于 1,把这些去除的节点的 K-shell 值记为 1,也就是说这些节点均处于 ks 值为 1 的层。 然后依次去除度值小于或等于k 的节点及连边(k 为整数,k≥2),直到所有的节点都有对应的 ks 值为止。
Korn Shell(ksh)和Bash之间的区别
Bash is very popular Linux and Unix shell used system administrators. Even most of the users do not know that they are using bash shell because of it is provided by default in the operating system. Th...
K shell基础
K shell 精简教程,立马上手,让你发现k shell 如此简单
PointNet/PointNet++模型调参实战:如何用PyTorch让你的点云分割精度再涨5个点?
本文深入探讨了PointNet/PointNet++模型在点云分割中的调参技巧,通过PyTorch实现精度提升5个点的实战方法。重点分析了点云密度自适应策略、感受野与细节保留的平衡,以及训练加速与稳定性技巧,适用于电力巡检、自动驾驶等场景的激光点云数据处理。
Linux中ksh的功能描述,学习Linux中ksh的用法
熟悉Linux的朋友肯定都知道bash,它是Linux默认的命令行解释程序,熟悉Solaris的也应该知道csh,但是csh用起来比较费劲,于是乎产生了Korn Shell (http://www.kornshell.com),ksh综合了csh的强大功能和bash的易用性,作为一名忠实的Linuxer,你不得不把这一强大的工具牢牢掌握!关于shell的用法及shell编程方面的资料很多,但是专门...
Stata: 空间面板数据模型及Stata实现
作者:游万海 (福州大学) Stata 连享会: 知乎 | 简书 | 码云 | 优快云 来源:Golgher 和 Voss (2016) 1. 背景介绍 由于面板数据模型所具有的众多优点 (刻画个体异质性,减弱模型共线性和增加自由度等),其被广泛应用于实证计量中。在 「 Stata: 面板数据模型-一文读懂」 文中,我们已对面板数据模型进行了介绍。 然而,当研究样本涉及到多个...
Korn Shell(简称ksh)
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S型速度曲线进阶:基于Sin²(x)的PLC平滑运动控制实践(以伺服/步进系统为例)
本文深入探讨了基于Sin²(x)的S型速度曲线在PLC平滑运动控制中的实践应用,特别针对伺服/步进系统。通过对比传统梯形曲线和七段S曲线,详细展示了Sin²(x)曲线在加速度连续性、计算效率和参数自适应性方面的优势,并结合博图平台的具体实现技巧和实战案例,为精密运动控制提供了优化方案。
linux基线检查、基线加固、安全漏扫、系统漏洞、centos7、文尾部附脚本
等保三级-CentOS Linux 7合规基线检查 风险分类:系统-等保三级-CentOS Linux 7合规基线检查 检测项说明: CentOS Linux 7合规基线检查,对标中国等保2.0第三级等级保护基本要求部分检查项目,仅供参考 检查项目 : 应对登录的用户进行身份标识和鉴别,身份标识具有唯一性,身份鉴别信息具有复杂度要求并定期更换 加固建议: 1、执行`cat /etc/shadow | awk -F: '($2 == "" ) { print $1}' `, 查看空密码账户并处理; 2、
Bourne Shell C Shell Korn Shell POSIX Shell
基本上shell分两大类: 一:图形界面shell(Graphical User Interface shell 即 GUI shell) 例如:应用最为广泛的 Windows Explorer (微软的windows系列制作系统),还有也包括广为人知的 Linux shel
Mac上安装虚拟机搭载window系统
用Mac的都知道,很多window用的软件是Mac版本没有的。平时有的还得要求去用那些软件,有几种方式可供大家选择: 1.再买个window本; 2.装双系统; 3.装虚拟机,搭载window系统。 我比较推荐第3条,这样可以在Mac本上做到双开,一边开着mac一边开着window,还能做到同时处理文件,不至于重新启动操作系统,下边是具体实现步骤,其中有几个需要下载的,建议在网速好的时候完...
KSH 语法
<br />Ksh Scripting<br /><br /><br /> --------------------------------------------------------------------------------<br /><br /><br /> Contents<br /><br /> Principle of Script<br /> Variables<br /> Branching<br /> Looping<br /> Commandline Argumen
Infiniband互连网络概述
一、Infiniband是什么? InfiniBand(简称IB)是一种工业标准规范,它定义了一种输入/输出架构,用于计算节点、通信基础设施设备、存储和嵌入式系统的互连。操作系统可以是Linux、Windows或ESXI。 IB网络一共是五层,从第一天起,IB就被设计为提供一个端到端的解决方案,改善和加速从物理层到上层的所有协议层。 IB协议于2000年由IBTA(InfiniBand Trade Association)提出,其规定了一...
《Swin-Unet: 类Unet的纯Transformer架构用于医学图像分割》学习笔记
近年来,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析领域取得了重要进展。尤其是基于U形架构和跳跃连接的深度神经网络广泛应用于各种医学图像任务。然而,尽管CNN表现优异,但由于卷积操作的局部性,其难以很好地学习全局和长距离语义信息的交互。在本文中,我们提出了Swin-Unet,一种用于医学图像分割的类Unet纯Transformer模型。被切分为Token的图像块输入到基于Transformer的U形编码器-解码器架构中,通过跳跃连接实现局部和全局语义特征的学习。
oracle卸载ksh,oracle与ksh(Korn Shell) | 学步园
汗~近几天在fedora下安装oracle数据库装了N遍才安装成功貌似是因为忽略了oracle 与 ksh 密切联系导致的。因为当我在.bash_profile上加上这一段代码之后安装过程才没有出错(我的用户名是hang)if [ $USER = "hang" ]; thenif [ $SHELL = "/bin/ksh" ]; thenulimit -p 16384ulimit -n 65536...
uniapp [全端兼容] - 实现内网使用天地图离线地图,详解项目加载天地图的离线地图服务器部署与使用教程示例源码,Uniapp如何实现天地图的离线加载部署在内网访问(兼容H5、微信小程序、App)
uniapp天地图如何离线访问,无需网络调用天地图API,天地图离线地图,天地图——内网使用离线地图,uniapp中加载天地图的离线地图,uniAPP实现天地图离线访问,在内网中无法直接使用外网天地图资源怎么办,在uni-app中加载地图 -使用天地图的瓦片数据。UNIAPP天地图离线怎么使用,内网部署天地图,天地图离线瓦片,部分瓦片数据,天地图如何离线,下载天地图离线服务,并用Uniapp+天地图离线部署,天地图私有化部署,实现离线加载天地图,Java+uniapp天地图离线开发,uniapp项目中无网络
转 关于shell脚本中#!/bin/bash and #!/bin/ksh 的说明
1.在文件里面输入一系列命令,可以直接执行吗? 可以。作者认为,这时调用的是当前用户默认使用的shell。 如果其中一个命令有错,后面的命令还是会继续执行下去的 如果说使用了”&&” ,如果前面的命令执行错误,,后面的命令不执行。 2.加#/bin/bash目的是什么,既然不加也可以? 这些不是注释符,而是说明下面的脚本是在什么shell下面运...
汉书HE8,好用的汇编代码编写工具
汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
Korn Shell 脚本入门
Korn Shell 脚本入门 所有的 UNIX® 用户都应该了解如何使用 Korn Shell 脚本。通过编写 Shell 脚本,可以让您实现许多任务的自动化,并可以为您节约大量的时间。初看起来,它似乎令人生畏,但只要遵循正确的指导,您就可以熟练地使用它。本文将指导您编写自己的 Korn Shell 脚本。 评论: Kurt A. Riley, IT
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Linux命令:ksh
Linux命令:ksh
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作
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