Yum和RPM常用命令备忘录

最新推荐文章于 2025-06-16 17:05:34 发布

meiru8

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分类专栏：操作系统文章标签： rpm yum

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本文介绍如何使用YUM进行历史记录管理、更新软件包及清理缓存等操作，并详细展示了通过RPM命令安装、查询和卸载软件包的具体步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

yum history

$ yum history
$ yum history list <ID>
$ yum history info <ID>
$ yum history undo <ID>
$ yum history redo <ID>

yum update

$ yum clean all
$ yum makecache
$ yum update

rpm安装卸载

$ rpm -ivh *.rpm
$ rpm -qa
$ rpm -qa|grep *
$ rpm -e *
$ rpm -e * --nodeps

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如何反向查看某个命令所属的rpm包的2个方法？(rpm -qf `which xxx`和yum provides和 rpm -ql xxx.rpm)

技术札记

05-01

685

centos使用yum history历史记录功能卸载软件

love_yu_er的博客

08-15

3805

yum 带有历史记录功能,可以查看过往的事务,重做或回滚这些事务.在历史中搜索某个软件包是“yum history list XXX“回滚是 “yum history undo N”例如我要卸载yum安装的git则：yum history list git获取到ID，然后使用命令撤销这次安装就行了yum history undo 13

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06-16

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本文是一份Rocky Linux 9常用命令备忘录，涵盖了系统安装后的基础配置和日常运维操作。主要内容包括：系统信息查询、网络配置、主机名修改、软件源更换、软件包管理、用户权限管理、SELinux禁用方法、开关机命令以及防火墙配置等实用命令。文章提供了详细的命令示例，如查看系统版本(cat /etc/os-release)、配置固定IP地址、使用阿里云或清华大学镜像源、安装常用工具(dnf install)等。备忘录将不定期更新，适合Rocky Linux 9系统管理员和运维人员参考使用。

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基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的MATLAB数据分类预测代码实现与应用

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基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据分类预测技术及其在MATLAB中的实现方法。首先解释了BILSTM的工作原理，强调其在处理时间序列和序列相关问题中的优势。接着讨论了数据预处理的重要性和具体步骤，如数据清洗、转换和标准化。随后提供了MATLAB代码示例，涵盖从数据导入到模型训练的完整流程，特别指出代码适用于MATLAB 2019版本及以上。最后总结了BILSTM模型的应用前景和MATLAB作为工具的优势。适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望利用MATLAB进行数据分析和建模的人群。使用场景及目标：①研究时间序列和其他序列相关问题的有效解决方案；②掌握BILSTM模型的具体实现方式；③提高数据分类预测的准确性。阅读建议：读者应该具备一定的编程基础和对深度学习的理解，在实践中逐步深入理解BILSTM的工作机制，并尝试调整参数以适应不同的应用场景。

路径规划人工势场法及其改进Matlab代码，包括斥力引力合力势场图，解决机器人目标点徘徊问题

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用于机器人路径规划的传统人工势场法及其存在的问题，并提出了一种改进方法来解决机器人在接近目标点时出现的徘徊动荡现象。文中提供了完整的Matlab代码实现，包括引力场、斥力场和合力场的计算，以及改进后的斥力公式引入的距离衰减因子。通过对比传统和改进后的势场图，展示了改进算法的有效性和稳定性。此外，还给出了主循环代码片段，解释了关键参数的选择和调整方法。适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定Matlab编程基础并希望深入了解人工势场法及其改进算法的人群。使用场景及目标：适用于需要进行机器人路径规划的研究项目或应用场景，旨在提高机器人在复杂环境中导航的能力，确保其能够稳定到达目标点而不发生徘徊或震荡。其他说明：本文不仅提供理论解析，还包括具体的代码实现细节，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合提供的代码进行实验和调试，以便更好地掌握改进算法的应用技巧。

基于LBP特征与DBN算法的人脸识别MATLAB程序实现及优化

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