Linux磁盘管理命令

南京银行信息技术岗提前批笔试与面试 1、笔试 笔试大致可以分为三部分:性格测试、行测题目、专业知识 性格测试 性格测试一般会有较多的体量,可能一共大概有一百多道接近两百道的样子,这个是不限时的。 前面有100道是这样的题目,就是有四个选项都是各种形容词,然后分别选出最符合自己的与最不符合自己的选项。这种题你就顺着自己的潜意识填就行了,但是前后要一致,我怀疑他出这么多题,可能就是考一考你记不记得前面填了啥。比如你做到第90题的时候,可能会出现和前面第2题类似的四个形容词,更有甚者就是一模一样的,你要对自己之前选的什么有个比较清楚的记忆。 阅读详情

df命令

功能:检查文件系统的磁盘空间占用情况。可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间,目前还剩下多少空间等信息。

语法:df [选项]

说明:df命令可显示所有文件系统对i节点和磁盘块的使用情况。

该命令各个选项的含义如下:

-a 显示所有文件系统的磁盘使用情况,包括0块(block)的文件系统,如/proc文件系统。

-k 以k字节为单位显示。

-i 显示i节点信息,而不是磁盘块。

-t 显示各指定类型的文件系统的磁盘空间使用情况。

-x 列出不是某一指定类型文件系统的磁盘空间使用情况(与t选项相反)。

-T 显示文件系统类型。

du命令

du的英文原义为“disk usage”,含义为显示磁盘空间的使用情况。

功能:统计目录(或文件)所占磁盘空间的大小。

语法:du [选项] [Names…]

说明:该命令逐级进入指定目录的每一个子目录并显示该目录占用文件系统数据块(1024字节)的情况。若没有给出Names,则对当前目录进行统计。

该命令的各个选项含义如下:

-s 对每个Names参数只给出占用的数据块总数。

-a 递归地显示指定目录中各文件及子孙目录中各文件占用的数据块数。若既不指定-s,也不指定-a,则只显示Names中的每一个目录及其中的各子目录所占的磁盘块数。

-b 以字节为单位列出磁盘空间使用情况(系统缺省以k字节为单位)。

-k 以1024字节为单位列出磁盘空间使用情况。

-c 最后再加上一个总计(系统缺省设置)。

-l 计算所有的文件大小,对硬链接文件,则计算多次。

-x 跳过在不同文件系统上的目录不予统计。

dd命令

功能:把指定的输入文件拷贝到指定的输出文件中,并且在拷贝过程中可以进行格式转换。可以用该命令实现DOS下的diskcopy命令的作用。先用dd命令把软盘上的数据写成硬盘的一个寄存文件,再把这个寄存文件写入第二张软盘上,完成diskcopy的功能。需要注意的是,应该将硬盘上的寄存文件用rm命令删除掉。系统默认使用标准输入文件和标准输出文件。

语法:dd [选项]

if =输入文件(或设备名称)。

of =输出文件(或设备名称)。

ibs = bytes 一次读取bytes字节,即读入缓冲区的字节数。

skip = blocks 跳过读入缓冲区开头的ibs*blocks块。

obs = bytes 一次写入bytes字节,即写入缓冲区的字节数。

bs = bytes 同时设置读/写缓冲区的字节数(等于设置ibs和obs)。

cbs = byte 一次转换bytes字节。

count=blocks 只拷贝输入的blocks块。

conv = ASCII 把EBCDIC码转换为ASCIl码。

conv = ebcdic 把ASCIl码转换为EBCDIC码。

conv = ibm 把ASCIl码转换为alternate EBCDIC码。

conv = block 把变动位转换成固定字符。

conv = ublock 把固定位转换成变动位。

conv = ucase 把字母由小写转换为大写。

conv = lcase 把字母由大写转换为小写。

conv = notrunc 不截短输出文件。

conv = swab 交换每一对输入字节。

conv = noerror 出错时不停止处理。

conv = sync 把每个输入记录的大小都调到ibs的大小(用NUL填充)。

fdformat 命令

软盘是用户常用的存储介质之一。软盘在使用之前必须先作格式化操作,然后可以用tar、dd、cpio等命令存储数据,也可以在软盘上建立可安装的文件系统。

功能:低级格式化软盘

语法:format [-n] device

说明:该命令的作用是对软盘进行格式化。

-n 软盘格式化后不作检验。

device 指定要进行格式化的设备,通常是下述设备之一:

/dev/fd0d360

/dev/fd0h1200

/dev/fd0D360

/dev/fd0H360

/dev/fd0D720

/dev/fd0H720

/dev/fd0h360

/dev/fd0h720

/dev/fd0H1440

Agentic RAG:RAG从静态到具有理解、推理、决策的Agentic RAG RAG技术演进:从静态检索到智能代理 RAG(检索增强生成)技术经历了五个关键发展阶段:基础RAG(关键词检索)、高级RAG(语义理解)、模块化RAG(灵活架构)、图RAG(知识图谱)和最新的Agentic RAG(智能代理)。Agentic RAG通过引入自主AI代理,具备反思、规划、工具使用和多代理协作能力,实现了动态决策和自适应工作流。相比传统RAG的静态检索流程,Agentic RAG能处理复杂多步推理任务,通过自我改进机制提高输出质量,并支持多专业代理协作,显著提升了RAG系统在复杂场景下的表现。 阅读详情

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