linux 文件类型和安装

本文详细介绍了Linux系统中的主要文件类型,包括rpm、deb、bin、tar.gz,并对比了红帽Linux与UbuntuLinux系统中文件类型的差异及安装方式。此外,还介绍了APT和YUM这两个强大的软件管理工具,如何克服rpm属性相依的问题,实现自动化安装、升级和删除相关联的软件。

linux 文件类型和安装  


linux系统中主要的软件文件类型有:rpm、deb、bin、tar.gz。

Redhat Linux和Federo Linux 系统中对应的文件类型是rpm。相当于windows里的exe文件,双击就可以安装。也可以通过在终端里用命令行安装:“rpm -ivh xx.rpm“ ,rpm命令具体可以查看手册,这里不介绍了。但是前提是必须安装了rpm软件管理包,不过一般这两种Linux系统默认都会安装

Ubuntu Linux和Debian Linux系统中对应的文件类型是deb。其实Ubuntu就是从Debian参考而来的,很多东西它们两个都通用。deb文件也相当于window的exe文件,双击就可以安装。也可以在终端的命令行安装"dpck -i xx.deb"。同样前提是必须安装了dpck的软件管理包,不过一般这两种Linux系统也会默认都安装dpck这个软件包,而不会安装rpm软件包。

所以rpm和deb都相当于windows的exe文件,只是在不同的Linux系统中文件不同,安转的命令也不同而已。rpm用的是rpm软件管理器,deb用的是dbck文件管理器。一般redhat和Federo系统都会默认安装rpm软件管理器,而Ubuntu和Debian系统默认都会安装dbck文件管理器。

bin文件是二进制文件,在所有linux系统里都可以在终端用命令安装,进入安装文件所在的目录,“./xxx.bin”文件即可。

tar.gz文件相当于windows的rar压缩文件,解压之后就能用了。“tar xzvf xxx.tar.gz”.

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APT和YUM

应该遇到过RPM软件的属性相依赖的問題吧,如果有一種套件管理工具可以克服 RPM 屬性相依的方法該有多好!有沒有這種工具?呵呵!有的,那就是APT 與 YUM 這兩個伺服器了。

APT (Advanced Package Tool) 是由 debian這個 distribution 所發展的一個套件管理工具,其目的在克服 RPM 套件的屬性相依問題,自动分析软件之间的依赖关系,并进行自动下载和安装。讓使用者可以透過APT 的分析直接安裝/昇級/刪除相關聯的套件喔。主要用在ubuntu上

另一個很好用的就是 YUM (Yellow dog Updater, Modified) ,由 Duke University 所發起的計劃,目的則與APT 相似,都是在克服 RPM 的屬性相依問題,自动分析软件之间的依赖关系,并进行自动下载和安装,方便使用者進行套件的安裝、升級等等工作。主要用在fedora上

由於APT/YUM 這一類的伺服器在『系統升級/管理』上面的功能發揮的很好,所以目前很多的
distributions 都把這兩個伺服器作為預設的服務喔。
内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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