linux学习 lesson8 文件传输打压解压

一.scp

什么是scp?
scp简单的来说就是cp的升级版,它的作用是远程传输文件。

  scp file user@ip:/dir                        ##上传
  scp user@ip:file dir                         ##下载

在这里插入图片描述

二、文件远程同步命令rsync

rsync用法与scp命令相似,但远程同步速度会快。这是因为此方法会默认忽略文件的属性、链接文件、设备文件

rsync    


     -r    ###同步目录(有目录,必加的一个参数)    
     -l    ###同步,不忽略链接
     -p    ###同步,不忽略权限
     -t    ###同步,不忽略时间戳
     -g    ###同步,不忽略文件所有人
     -o    ###同步,不忽略文件所有组
     -D    ###同步,不忽略设备文件
实验:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

三、归档文件—tar

tar是linux的压缩打包工具,可以将多个文件合并为一个文件,打包后的文件名亦为“tar”。

1.参数

tar     -f                                   ###指定归档后文件名称(必加)
tar     -c                                   ###创建
tar     -v                                   ###归档过程显示过程
tar     -x                                   ###把归档文件全部拿出
tar     -t                                   ###显示所有归档文件
tar     -r                                   ###添加文件到归档中
tar     --get                                ###解档指定文件
tar     --delete                             ###删除归档中的指定文件
tar     -C                                   ###指定解档后文件去处(目录)
du -sh 文件名

2.实验

在这里插入图片描述
tar -xvf xxx.tar 解压tar包
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、文档的压缩

    zip
    zip -r xxx.tar.zip    xxx.tar                   ##压缩
    unzip     xxx.tar.zip                           ##解压

在这里插入图片描述

  gz
    gzip xxx.tar                                    ##压缩
    gunzip xxx.tar.gz                               ##解压

在这里插入图片描述

  bz2
    bzip2 xxx.tar                               ##压缩
    bunzip2 xxx.tar.bz2                             ##解压

在这里插入图片描述

xz
xz  xxx.tar                                     ##压缩
unxz   xxx.tar.xz                               ##解压

在这里插入图片描述

##直接建立压缩(不打包)

tar zcf xxx.tar.gz /xxx
tar zxf xxx.tar.gz
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tar jcf xxx.tar.bz2 /xxx
tar jxf xxx.tar.bz2
在这里插入图片描述
tar Jcf xxx.tar.xz /xxx
tar Jcf xxx.tar.xz

在这里插入图片描述

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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