26、Linux文本处理与格式化工具全解析

Linux文本处理与格式化工具全解析

1. sed的y命令特性

sed中的y命令与tr不同,它不支持字符范围(如 [a-z]),也不支持POSIX字符类。而且,由于y命令前没有地址,它会应用于输入流中的每一行。

2. sed用户常用的其他工具

sed是一个功能强大的程序,能对文本流执行相当复杂的编辑任务,不过它常用于简单的单行任务,而非长脚本。对于大型任务,很多用户更喜欢使用其他工具,其中最受欢迎的是awk和perl。
- perl :它常被用于替代shell脚本执行许多系统管理任务,也是网页开发中非常流行的工具。
- awk :它更具专业性,其特定优势在于能够处理表格数据。awk程序通常逐行处理文本文件,使用类似于sed的地址后跟动作的方案。

3. aspell拼写检查工具

aspell是一个交互式拼写检查器,它是早期ispell程序的继任者,在大多数情况下可直接替代ispell。它不仅可被其他需要拼写检查功能的程序使用,还能作为命令行的独立工具高效使用,能智能检查各种类型的文本文件,包括HTML文档、C/C++程序、电子邮件消息等。

3.1 简单文本文件的拼写检查

要对包含简单散文的文本文件进行拼写检查,可使用以下命令:

aspell check textfile

其中, textfile 是要检查的文件的名称。例如,创建一个名为 f

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。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、安通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—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工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue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)模型聚合技术的集成;③构建高安、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,重点关注本地训练局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证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 个个体作为父方和母方。 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。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 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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