7、Linux Shell 扩展、引用与高级键盘技巧详解

Linux Shell 扩展、引用与高级键盘技巧详解

在 Linux 系统中,shell 是用户与系统交互的重要工具。它提供了许多强大的功能,如扩展、引用以及高级键盘技巧等,这些功能可以大大提高我们的操作效率。下面将详细介绍这些内容。

1. 扩展类型

在 shell 中,有多种扩展类型,每种都有其独特的用途。
- 算术扩展 :用于执行算术运算。例如:

[me@linuxbox ~]$ echo with $((5%2)) left over.
with 1 left over.

这里 $((5%2)) 执行了取模运算,结果为 1。
- 花括号扩展 :可以从包含花括号的模式创建多个文本字符串。模式可以包含前缀、后缀,花括号内可以是逗号分隔的字符串列表、整数或单个字符范围,但不能包含嵌入的空格。
- 示例 1:使用逗号分隔的字符串列表

[me@linuxbox ~]$ echo Front-{A,B,C}-Back
Front-A-Back Front-B-Back Front-C-Back
- 示例 2:使用整数范围
[me@linuxbox ~]$ echo Number_{1..5}
Number_1 Number_2 Numb
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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