39、深入了解Linux:超级用户必备指南

深入了解Linux:超级用户必备指南

1. 了解Linux的挑战与基本应对策略

Linux和大多数软件一样,由于软件维护者的更替、新功能的实现以及可能的随意性改变,某些技术细节始终在变化。不过好消息是,其基础系统变化不大。在学习Linux时,应专注于系统组件的功能,而非每个奇特小选项的细节。同时,在线文档是随时可用的资源。很多时候,学习正确的术语比学习实际细节更重要,因为术语能帮助你查找相关文档。

此外,Linux并非孤立存在,有许多人可以提供帮助。比如IRC频道、邮件列表、用户组(可访问http://www.linux.org/groups/ )以及USENIX/SAGE组织(http://www.usenix.org/ )。USENIX从Unix早期就已存在,如果你对“旧时光”感兴趣,可以阅读《A Quarter Century of UNIX》。

保持系统的简单和整洁有助于追踪问题,但不要过度执着,盲目删除“错误”文件可能会造成损害。最后,不要害怕尝试新事物!

2. Linux常见标准命令分类

以下是常见标准命令的分类介绍:
- 文件管理命令
| 命令 | 描述 |
| — | — |
| chgrp | 更改文件的组 |
| chmod | 更改文件的权限 |
| chown | 更改文件的用户所有权 |
| cp | 复制文件 |
| dd | 转换并复制 |
| df | 显示磁盘使用统计信息 |
| du | 显示目录空间使用情况 |
| file | 识别文件类型 | <

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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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