shell知识点(一)

Palantir的本体论建模跟数仓建模的异同 Palantir的Foundry Ontology通过构建组织的数字孪生体,将数据集和模型映射为对象类型、属性、链接和操作类型,形成完整的语义知识网络。与传统数仓建模相比,本体建模以业务问题为驱动,强调细粒度语义和实时决策能力,采用图语义技术实现灵活的映射关系。 阅读详情

1、awk中,花括号用于将几块代码组合在一起。
  
   #显示一个文档的内容到控制台上
   $ awk '{print}' /etc/passwd

2、在awk中$0变高了表示整个当前行,所以print和print $0的作用完全一样。

3、以冒号分割每行,然后显示每行第一个字段
   $ awk -F":" '{print $1}' /etc/passwd

    <1>、-F选项指定了字段分割符
    <2>、$1表示每一行分割后的第一个字段

4、对打印的信息添加一些文本信息
 
   $ awk -F":" '{print "username:"$1 "\t\tuid" $3}' /etc/passwd
   <1>、在print后面添加文本可以是有双引号直接添加

 

5、通常,对于每个输入行,awk都会执行每个脚本代码块一次;
   awk在开始处理输入文件前会执行BEGIN代码块;  
   awk在粗粒输入文件中的所有行之后执行END代码块;


6、规则表达式:awk允许使用规则表达式,根据规则表达式是否匹配当前行来选择执行独立代码块。
 
   #只输出包好字符序列foo的那些行,使用/把字符串包含起来
    /foo/{print}
  
   #一些复杂的规则表达式
   /[0-9]+\.[0-9]*/{print}


7、if [[ -z "字符串"]]; then
      code;
   fi
   
   <1>、[[]]  相当于(),但是[[和]]要和它们前后的变量要用空格隔开;
   <2>、-z是判断字符串是否为空。

 
8、在命令中要用到其他命令的结果,可以把其他命令放到``中。
  如:
  
   #杀掉包含recomm和cn.richinfo这2个字符串的进程
   kill ` ps aux|grep recomm|grep cn.richinfo|awk '{print $2}'`


9、可以讲任意一种布尔表达式放在一个代码块之前 ,以控制合适执行某特定块。
   仅当对前面的布尔表达式求值为真时,awk才执行代码块。
  
   awk -F":" '$1 == "fred" {print $3}' /etc/passwd
 
   awk提供了完整的比较运算符集合:"==" 、"<"、">"、"<="、">=" 、"!="、"~"、"!~",
   其中"~"和"!~"是匹配(即包含)和不匹配(不包含)。

   #第五个字段包含root,则打印第三个字段,注:root要用//包含起来
   awk -F":"  ' $5~/root/{print $3}'  /etc/passwd


   #打印包含root的行
    awk '$0 ~ /root/{print $0}'  /etc/passwd
    或者
    awk '/root/{print $0}' /etc/passwd

    #打印不包含root的行
    awk '$0 !~ /root/{print $0}' /etc/passwd
    或者
    awk '!/root/{print $0}'  /etc/passwd

10、awk还允许使用布尔运算符"||"(逻辑或)和"&&"(逻辑与)

   awk '($1 == "foo") && ($2 == "bar"){print $0}'  /etc/passwd   

 

11、FS是设置字段分割符,RS是记录分割符,默认情况RS="\n"即每行是一个记录;
    FS=" "即字段是以空格分割;

   
    #以空格分割为记录,以每行为一个字段
    BEGIN {
      FS="\n"
      RS=""
    }
    { print $1 "," $2 ","$3 }
   
12、awk常用的内建变量

     FILENAME  当前输入文件的文件名,改变量是只读的;

     NR        当前行的行号,该变量是只读的,R代表record;
     NF        当前行有多少列,改变量只读;

     OFS       输出格式的列分割符,缺省是空格;
     FS        输入文件的列分隔符,缺省是连续的空格和Tab;
     ORS       输出格式的行分隔符,缺省是换行符;
     RS        输入文件的行分割符,缺省是换行符;

     $0        整行记录
     $1        第一列,$2,$3类推
    
    


13、在awk中变量无须定义即可使用,变量在赋值时即已经完成定义。


  

 

 

 

ML307A模组连接ONENET平台(AT指令步骤教程) ML307A 是一款集成度高、体积小的物联网通信模组,支持多种无线通信协议,如 LoRa、NB-IoT 等。它具有低功耗、远程通信等特点,适用于多种物联网场景。支持 LoRa 和 NB-IoT 等多种无线通信标准。提供丰富的 GPIO 接口。内置多种传感器支持。UART 接口:用于与微控制器或其他设备通信。GPIO 接口:可以连接外部传感器或执行器。电源接口:用于供电。OneNET 是中国移动推出的一款物联网开放平台,它提供了从数据采集、存储到分析的一站式解决方案。 阅读详情

相关推荐

利用腾讯云轻量服务器快速搭建网站CDN

腾讯云的轻量最近在主机和站长中间可谓是占尽来风头,优秀的线路,低廉的价格使得越来越多的人开始使用腾讯云的轻量级服务器来部署应用。由于腾讯云轻量服务器的海外服务器电信走的是CN2GIA线路带宽30m挺适合做CDN的,我就记录一下如何利用腾讯云香港的轻量服务器搭建一个CDN。 购买服务器 首先选购服务器,最近腾讯云在做活动,力度很大国内备案用户可以选用国内的服务器最低128元/年,未备案的可以选用香港或者新加坡的服务器。 购买链接 服务器系统选Debian、Ubuntu、centos都可以 一键脚

demo_top的博客 2562

一、shell基础知识点

“#!”符号称为“Sha-bang”符号,是Shell脚本的起始符号,“#!”符号是指定一个文件类型的特殊标记,它告诉Linux系统这个文件的执行需要指定一个解释器。 “#!”符号之后是一个路径名,这个路径名指明了解释器在系统中的位置,对于一般的Shell脚本而言,解释器是bash,也可以是sh。 #! /bin/bash #! /bin/sh “#”符号是注释符,它后面直到本行结束...

Norni的博客 172

Polars简明基础教程一:Polars快速入门

在这个例子中,我们将添加一个列,其中包含每个舱位中乘客的最大年龄。在Python中(而不是特指Polars),当我们将代码包裹在括号中时,我们可以在新行上调用一个新方法——在这种情况下是select。在这里,我们看到一个使用表达式API的简单示例,其中我们在select语句中选择Pclass、Name和Age列(我们将在第3节中深入了解select语句)。表达式是一个函数,它接受一个Series(或DataFrame中的列)作为输入,并返回一个Series(或DataFrame中的列)。

sosogod的博客 3876

Shell编程知识点汇总(一)

#!/bin/bash 以及#!/usr/bin/python为选择解释器,两者都是脚本性语言; shell中source表示在当前shell中运行,bash表示在子shell中运行,在后台运行后加参数$, 如果需要退出当前shell后程序继续运行需要在前面添加 nohup 。 手残党经常在vim中 ctrl+s , 这种情况为锁屏,解锁为ctrl+q echo -e “\e[1;31m this is a test\e[0m” 表示输出前景色为红色,其中30以后的数字表示前景色,40以后的表示背景色 .

Chasing的博客 689

深入探讨 VQ-VAE:理解变分量化自动编码器

VQ-VAE代表"Variational Quantized Variational Autoencoder",是一种生成模型,通常用于处理高维数据,如图像和音频。它的设计灵感来自于变分自动编码器(VAE)和量化方法,结合了它们的优点,使得 VQ-VAE 能够生成高质量的数据,并在数据表示上引入离散性。VQ-VAE 是一种强大的生成模型,结合了变分自动编码器和量化方法的优点。它在图像和音频生成、数据压缩和生成性对抗网络等领域具有广泛的应用。

DeepViewInsight的博客 7013

瑞萨RA6M4平台I2C驱动移植实战:MPU6050传感器集成指南

本文详细介绍了在瑞萨RA6M4平台上进行I2C驱动移植并集成MPU6050传感器的实战指南。通过FSP配置工具添加I2C主栈,适配MPU6050官方驱动,实现传感器数据读取与调试,为嵌入式开发提供完整的解决方案。

banana的博客 108

Shell 知识点一

shell

qq_62127191的博客 260

【智能车学习】电磁循迹中的基本控制算法

今天心血来潮,突然想总结一下电磁车的一些基本算法,也希望可以给新手同学们一点帮助和参考。本篇主要讲述智能车电磁循迹中涉及到的基本算法,包括滤波算法,归一化算法,PID控制等

Carry_qing的博客 6万+

shell脚本的基本知识点(一)

一、什么是shell? shell也是操作系统中的一个软件,它包在linux内核的外面,为用户和内核之间的交互提供了一个接口,系统中的命令用shell去解释shell接受系统回应的输出并显示其到屏幕中。 二、什么是shell脚本? 为什么要用shell脚本? shell的类型如下图 三、shell脚本的编写 在/etc/vimcr配置文件中,编写 这里注意应该将 #!/bin/bash...

运维派 621

华为OD机考双机位C卷 - 风险投资计划(Java & Python& JS & C/C++ & GO )

华为OD机考双机位C卷 - 风险投资计划(OD上机考试双机位C卷)。提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解,以及在线OJ模拟做题。

算法大师! 546

华为OD机试新系统真题-魔法咒语组合(Java/Py/C++/Go/C/Js)

华为OD机试 新系统真题【魔法咒语组合】,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解,以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题【魔法咒语组合】多语言题解

qq_45776114的博客 666

Shell知识点(一)基本语法

有些参数是命令的配置项,这些配置项一般都是一个连词线开头,比如上面的-l 同一个配置项往往有长和短两种形式,比如 -l 是短形式 --list是长形式, 它们的作用完全相同。因此扩展的结果是由Bash负责的,与所要执行的命令无关,命令本事并不存在参数扩展,收到什么参数就鸳鸯执行,这一点无比需要记住。Shell接收到用户输入的命令以后,会根据空格将用户的输入,拆分成一个个词元,然后,Shell会扩展词元里面的特殊字符,扩展完成后才会调用相应的命令。表示一个字符类,扩展成某一类特定字符之中的一个。

Chen_leilei的博客 742

【Unity】网络游戏实战(序章)MMORPG大型多人在线角色扮演 + 中国象棋联网对战

本系列会基于两种常见的网络游戏类型(MMORPG大型多人在线角色扮演和多人棋牌),从零开始实现网络游戏开发中的大多数环节。【杜绝代码炫技】本系列杜绝代码炫技,摈弃那些高深的设计模式,一切业务逻辑的实现代码追求浅显易懂,即便是网络编程菜鸟,也能循序渐进掌握本系列的核心要点。【授之鱼也授之渔】与一些开源库那样只授予源码不同,本系列还会基于各个技术要点展开详解,并结合切实的可直接运行的Demo,授之鱼更授之渔。

神码编程 1959

shell脚本学习知识点(一)

1.shell是Linux的外壳,是Linux的用户界面,可以为用户提供输入命令和参数,并可以得到命令执行结果的环境 2.可执行程序一般有两种实现方式:一种是二进制方式;一种是script方式 二进制方式是先将编写好的程序进行编译,变成计算机可是别的指令代码,然后在执行。这种编译好的程序只能执行,使用,却看不到它的程序内容。 脚本,简单地说就是由一条一条的命令组成的文本文件,...

python_tty的专栏 845

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

shell编程知识点总结(一)

灵活的运用shell编程的技巧及相关知识会让我们的shell编程有很大的提高,所以基础知识还是很有必要去认真的学习的 脚本基本用法理解 脚本必须以#!开头#!/bin/bash#注释行,不执行除此外都是脚本的有效执行部分执行一个脚本./first.shbashfirst.sh或把当前路径添加到PATH中反引号是命令的执行结果then的前面要加分号...

weixin_33936401的博客 112

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

梳理shell编程遗忘的知识点笔记(一)

的父进程。 ====================================================================================================================== 2.进程管理: 把进程和任务监测管理置为可用: =====

mygodhome的专栏 455

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

shell脚本总结11

shell 是一种脚本语言。脚本:本质是一个文件,文件里面存放的是 特定格式的指令,系统可以使用脚本解析器 翻译或解析 指令 并执行(它不需要编译)shell 既是应用程序 又是一种脚本语言(应用程序 解析 脚本语言)。

weixin_43597208的博客 603

windows编程之Windows Shell 编程

参考书《VC++ Windows Shell Programming》 这里仅仅是记录下该资源,推荐到下文列出的连接进行查看 用VC++ 进行Windows Shell 扩展编成 由ccc编译 序言: 看过一些对windows 外壳的扩展程序,在使用上一般都是直接利用windows的外壳API做一些工作,因为外壳操作需要一些比较...

weixin_30262255的博客 98

SHELL便利贴

将schedule.txt每行后面插入计划时间,本计划是每周执行四行 知识点: shell 数字对比需要用[ -eq ] 且注意[]和左右数字一定要有空格 ${x} 来进行划定范围,不要使用() declare -i 来显性声明类型 while read line 也可以使用awk来替代 (()) 来进行计算。 输出转义字符原意时,要用 echo -e #/bin/bash declare -...

weixin_44328662的博客 759

shell每日三题大神之路:第二天

关于三剑客的一些使用,shell例题

wzh200506091016的博客 330

Shell 编程知识点集锦

可以使用 & 把一个程序的执行放入后台,但是当脚本运行到最后是不会等待这个进程的返回结果的,所以会直接结束脚本运行,该进程也会成为一个孤儿。解决方法是在脚本最后放“wait”。系统默认值是1,所以">/dev/null"等同于"1>/dev/null"。2>&1 接着,标准错误输出重定向等同于标准输出,因为之前标准输出已经重定向到了空设备文件,所以标准错误输出也重定向到空设备文件。1>/dev/null 首先表示标准输出重定向到空设备文件,也就是不输出任何信喜到终端,说白了就是不显示任何信息。

Doublelv 的博客专栏。 2904

Shell知识点总结

第1章 Shell概述 Shell是一个命令行解释器,它接收应用程序/用户命令,然后调用操作系统内核 Shell还是一个功能强大的编程语言,易编写、易调试、灵活性强 Shell是一个基于Linux内核和应用程序之间的一个解析器 第2章 Shell解析器 Linux提供的Shell解析器有(cat /etc/shells):/bin/sh、/bin/bash、/bin/nologin、/bin/da...

serendipity 698

shell 脚本知识点

Shell 脚本的相关基础语法使用

heyongshen的博客 3170

Shell 基础知识点总结

Shell是操作系统内核与用户之间的命令解释器,常见的Bash是Linux默认版本。本文介绍了Shell环境变量、目录文件操作、系统信息查询等基础命令,以及Shell脚本编写方法,包括变量定义、参数传递、条件判断和循环控制等流程控制语句。同时讲解了管道、重定向、函数等进阶功能,并提供了命令补全、历史记录等实用技巧和空格、引号等注意事项。特别警示了rm -rf /等危险操作,强调脚本编写规范和安全意识。

2201_75552298的博客 971

Shell知识点集合

cat /etc/shells //显示系统所有解释器 yum -y install ksh //安装新的解释器 vim /etc/profile //设置历史命令存储条数 cat /root/.bash_history //历史命令保存文件 history -c //清除历史命令 编写shell规范 声明解释器 #!/bin/bash 脚本功能注释 脚本内容,要执行的指令 脚本执行方式...

JReno的博客 1657

一、Shell

怎么写一个.sh文件1 开头程序必须以下面的行开始(必须方在文件的第一行):编译运行2 注释3 变量4 环境变量5 Shell命令和流程控制1)Unix 命令:2) 概念: 管道, 重定向和 backtick3) 流程控制 1 开头程序必须以下面的行开始(必须方在文件的第一行): #!/bin/sh 符号#!用来告诉系统它后面的参数是用来执行该文件的程序。在这个例子中我们使用/bin/sh来执行程...

Wolf_xujie的博客 3973
上一篇: 对android LinearLayout中layout_weight属性使用
下一篇: 使用RadioButton模拟底部导航栏
longyi_java
博客等级 码龄20年 24粉丝 127原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值