各种常用命令 (不断补充中)

本文详细介绍Linux系统中防火墙的配置与管理,包括端口的添加、删除、重启及状态查询。同时,涵盖进程的启动、查看和终止操作,如使用nohup后台运行jar包、通过ps aux查看进程信息及利用kill命令结束进程。此外,还涉及Git的高级命令和mysql的表数据清理技巧。

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Linux 命令

 

 

firewall-cmd --add-port=8081/tcp --permanent  添加端口

firewall-cmd --reload   重新载入防火墙

firewall-cmd --list-port   查看端口

 

查看防火墙状态:service iptables status

开启防火墙:service iptables start

关闭防火墙:service iptables stop

jar 包后台运行:

nohup java -jar xxx.jar &

ps aux 将以简单列表的形式显示出进程信息

netstat -ntlp   //查看当前所有tcp端口
netstat -ntulp | grep 80   //查看所有80端口使用情况
netstat -ntulp | grep 3306   //查看所有3306端口使用情况

 

top  查看内存使用

 

kill -9  pid  杀掉进程

 

Git 命令

git push origin master --force  强制覆盖远程分支

 

Github 小图标

https://shields.io/

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mysql

TRUNCATE TABLE 表名     sql中如何让自增ID重新开始

 

SELECT * FROM 表名 order by CONVERT(字段名 USING gbk)         a-z 排序

 

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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