Java 程序员必须掌握的 Linux 命令

本文为Java开发者提供了必要的Linux命令指南,涵盖了从文件操作到进程管理的常用技巧,包括find、grep、ps、kill等命令的实用场景,帮助提升与Linux服务器交互的效率。

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  作为一个Java开发人员,有些常用的Linux命令必须掌握。即时平时开发过程中不使用Linux(Unix)或者mac系统,也需要熟练掌握Linux命令。因为很多服务器上都是Linux系统。所以,要和服务器机器交互,就要通过shell命令。

  本文并不会对所有命令进行详细讲解,只给出常见用法和解释。具体用法可以使用–help查看帮助或者直接通过google搜索学习。

  

 

  find / -name filename.txt根据名称查找/目录下的filename.txt文件。

  find . -name “*.xml”递归查找所有的xml文件

  find . -name “*.xml” |xargs grep “Hello World”递归查找所有文件内容中包含hello world的xml文件

  grep -H ‘spring’ *.xml查找所以有的包含spring的xml文件

  find ./ -size 0 | xargs rm -f 删除文件大小为零的文件

  ls -l | grep ‘jar’查找当前目录中的所有jar文件

  grep‘test’ d*显示所有以d开头的文件中包含test的行。

  grep‘test’ aa bb cc显示在aa,bb,cc文件中匹配test的行。

  grep‘[a-z]/{5/}’ aa显示所有包含每个字符串至少有5个连续小写字符的字符串的行。

  ps–ef|grep tomcat查看所有有关tomcat的进程

  kill -9 19979终止线程号位19979的线程

  ls -al

  pwd

  cp sourceFolder targetFolder

  scp sourecFile romoteUserName@remoteIp:remoteAddr远程拷贝

  mkdir newfolder

  rmdir deleteEmptyFolder删除空目录rm -rf deleteFile递归删除目录中所有内容

  mv /temp/movefile /targetFolder

  mv oldNameFile newNameFile

  su -username

  chmod 777 file.java//file.java的权限-rwxrwxrwx,r表示读、w表示写、x表示可执行

  tar -czf test.tar.gz /test1 /test2

  tar -tzf test.tar.gz

  tar -xvzf test.tar.gz

  head -n 10 example.txt

  tail -n 10 example.txt

  tail -f exmaple.log//这个命令会自动显示新增内容,屏幕只显示10行内容的(可设置)。

  sudo rm a.txt使用管理员身份删除文件

  netstat -tln | grep 8080查看端口8080的使用情况

  lsof -i :8080

  ps aux|grep java查看java进程

  ps aux查看所有进程

  tree a

  ps:Mac下使用tree命令

  wget http://file.tgz

  mac下安装wget命令

  curl http://file.tgz

  ping www.taobao.com

  ssh userName@ip

  echo $JAVA_HOME打印java home环境变量的值

  java javacjps , jstat , jmap , jstack

  svn git maven

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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