你需要知道的 5 个 Linux 新手会犯的失误

本文收集了Linux爱好者们在初学阶段犯下的错误,包括误删重要文件、忽视文件系统位置、随意更改权限等,这些经验教训对于新手避免坑洞、顺利过渡到Linux环境非常有价值。
Linux 爱好者们分享了他们犯下的一些最大错误。

终身学习是明智的 —— 它可以让你的思维敏捷,让你在就业市场上更具竞争力。但是有些技能比其他技能更难学,尤其是那些小菜鸟错误,当你尝试修复它们时可能会花费你很多时间,给你带来很大困扰。

以学习 Linux 为例。如果你习惯于在 Windows 或 MacOS 图形界面中工作,那么转移到 Linux,要将不熟悉的命令输入到终端中,可能会有很大的学习曲线。但是,其回报是值得的,因为已经有数以百万计的人们已经证明了这一点。

也就是说,这趟学习之旅并不是一帆风顺的。我们让一些 Linux 爱好者回想了一下他们刚开始使用 Linux 的时候,并告诉我们他们犯下的最大错误。
你需要知道的 5 个 Linux 新手会犯的失误你需要知道的 5 个 Linux 新手会犯的失误

“不要进入[任何类型的命令行界面(CLI)工作]时就期望命令会以合理或一致的方式工作,因为这可能会导致你感到挫折。这不是因为设计选择不当 —— 虽然当你在键盘上敲击时就像在敲在你的脑袋上一样 —— 而是反映了这些系统是历经了几代的软件和操作系统的发展而陆续添加完成的事实。顺其自然,写下或记住你需要的命令,并且(尽量不要)在事情不是你所期望的时感到沮丧。” —— Gina Likins

“尽可能简单地复制和粘贴命令以使事情顺利进行,首先阅读命令,至少对将要执行的操作有一个大致的了解,特别是如果有管道命令时,如果有多个管道更要特别注意。有很多破坏性的命令看起来无害 —— 直到你意识到它们能做什么(例如 rm、dd),而你不会想要意外破坏什么东西(别问我怎么知道)。” —— Katie McLaughlin

“在我的 Linux 之旅的早期,我并不知道我所处在文件系统中的位置的重要性。我正在删除一些我认为是我的主目录的文件,我输入了 sudo rm -rf *,然后就删除了我系统上的所有启动文件。现在,我经常使用 pwd 来确保我在发出这样的命令之前确认我在哪里。幸运的是,我能够使用 USB 驱动器启动被搞坏的笔记本电脑并恢复我的文件。” —— Don Watkins

“不要因为你认为‘权限很难理解’而你希望应用程序可以访问某些内容时就将整个文件系统的权限重置为 777。”—— Matthew Helmke

“我从我的系统中删除一个软件包,而我没有检查它依赖的其他软件包。我只是让它删除它想删除要的东西,最终导致我的一些重要程序崩溃并变得不可用。” —— Kedar Vijay Kulkarni

你在学习使用 Linux 时犯过什么错误?请在评论中分享。

【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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