Shell基础

本文详细介绍了Shell的基本概念,包括其作为命令行解释器的功能、echo命令的使用方法、脚本执行方式、别名设置及管理、常用的快捷键操作等。此外还讲解了历史命令的查看与调用方法以及标准输入输出的基础知识。

1、什么是Shell
Shell是一个命令行解释器,它为用户提供了一个向Linux内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序
Shell还是一个编程语言,是解释执行的脚本语言,在Shell中可以直接调用Linux系统命令
2、关系

3、echo输出命令
格式:echo [选项] [输出内容]
选项: -e:支持反斜线控制的字符转换
echo “bols he cangls ni xihuan nayige”
\a - 输出警告音
\b - 退格符
\n - 换行符
\r - 回车键
\t - 制表符,也就是tab键
\v - 垂直制表符
\0nnn - 按照八进制ASCII码输出字符
\xhh - 按照十六进制ASCII表输出字符
echo -e “bols he cangls ni\b xihuan nayige”
echo -e “hell\bo”
echo -e “h\te\tl\nl\to\t”
echo -e “\x68\t\x65\t\x6c\n\x6c\t\x6f”
echo -e “\e[1;31m嫁人就要嫁凤姐\e[0m” 输出颜色 \e[1;##m - 开启颜色显示; \e[0m - 关闭颜色显示

30m=黑色,31m=红色,32m=绿色,33m=黄色
34m=蓝色,35m=洋红,36m=青色,37m=白色
4、脚本执行
方法1:赋予执行权限,直接运行
chmod 755 hello.sh
./hello.sh(或者绝对路径执行 /root/hello.sh)
方法2:通过Bash调用执行脚本
bash hello.sh
以#!/bin/Bash开头
不是注释,它标称下面的内容是linux的标准脚本程序
如果该脚本使用纯shell语句完成,不加#!/bin/Bash,运行没问题
但,脚本调用了其他语言,就会报错
5、别名
alias 查看所有别名
alias 别名=’实际执行命令’ 设置别名(注:临时生效)
别名永久生效方法:
第一步:编辑用户根目录下隐藏文件 .bashrc 将别名设置命令逐行输入;
第二步:重新登录用户或使用source .bashrc 命令重新加载别名环境配置文件;
删除别名 unalias 别名,同样如果要永久删除别名需要在.bashrc文件内删除对应别名并重新加载环境配置文件;
命令生效顺序:
①执行绝对路径或相对路径执行的命令
②别名
③Bash的内部命令
④按照$PATH环境变量定义的目录查找顺序找到的第一个命令
6、常用快捷键
ctrl+c 强制终止当前命令
ctrl+l 清屏
ctrl+a 光标移到到命令行首
ctrl+e 光标移动到命令行尾
ctrl+u 丛光标所在位置删除到行首
ctrl+z 把命令放入后台
ctrl+r 在历时命令中搜索
7、history:查看历史命令
history [选项] [历史命令保存文件]
选项:
-c:清空历史命令
-w:把缓存中的历史命令写入历史命令保存文件~/.bash_history中
历史命令的调用:
①上下箭头
②!n执行历史第n条命令
③!!重复执行上一条命令
④!字串重复执行最后一条以该字串开头的命令
8、标准输入输出
这里写图片描述
9、输出重定向
这里写图片描述这里写图片描述
10、输入重定向
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11、多命令顺序执行
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12、管道符
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13、Bash中特殊符号
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14、通配符
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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主及外关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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