8、Linux文件管理与链接、归档操作全解析

Linux文件管理与链接、归档操作全解析

1. 文件操作基础

在Linux系统中,我们可以通过一系列命令来进行文件和目录的操作。以下是一些常见操作的步骤:
1. 查看当前及上级目录
- 输入命令 ls -al ,此命令会显示两个项目: . 代表当前目录, .. 代表上级目录。
2. 查看指定相对路径目录内容
- 输入 ls -al ../newfiles ,该命令使用相对路径来查看 /home/$USER/newfiles 目录的内容。
3. 复制目录
- 使用命令 cp -a ../newfiles/ . ,注意命令结尾 / . 之间有空格。
4. 验证子目录创建
- 输入 ls -a ,此时可以看到已在 oldfiles 目录中创建了 newfiles 子目录。
5. 删除子目录
- 确保当前处于 /home/$USER/oldfiles 目录,输入 rm -rf newfiles
6. 复制

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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