Linux基本命令

【2025软考高级架构师】基础知识部分——6、软件架构设计 (1)架构是对系统的抽象(2)架构由多个结构组成(3)任何软件都存在架构(4)元素及其行为的集合构成架构的内容(5)架构具有“基础”性(6)架构隐含有“决策” 阅读详情

1.文件管理

ls -adlh /etc 显示目录文件
    -a 显示全部文件(.开头的是隐藏文件)
    -l 显示全部信息
    -d 显示目录本身的属性
    -h 文件大小人性化显示
    -i 查看i节点

2.目录处理命令

mkdir 创建目录(文件夹)
mkdir -p /simple/sh 递归创建(在未创建的目录下创建目录)
cd 切换目录
pwd 显示当前目录
cd . 当前目录
cd .. 上一级目录
rmdir 删除目录(只能删除空目录)
cp -rp 原文件目录 目的文件目录          复制文件
    -r 复制目录
    -p 保留文件属性 
mv 原文件目录 目的文件目录          剪切、更名
rm -rf 文件或目录                   删除
    -r 删除目录
    -f 强制删除
ctrl+L / clear 清屏

3.创建文件

touch 文件名  
touch "hello world"           创建有空格的文件
touch hello world             不加双引号会创建两个文件
.
cat 目录文件                  查看文件内容
tac 目录文件                  查看文件内容(从后面往前查看)
more 文件目录                 分屏显示,浏览状态
    空格/F  翻页
    enter   换行
    Q       退出
.   
less 文件目录
    空格/F  翻页
    enter   换行
    Q       退出
    pgup    向上翻
    /关键词  搜索  
    n 搜索下一个关键词
    
head -n 20 文件      显示文件的前20行(默认十行)
tail -n 20 文件      显示文件的后20行(默认十行)
     -f              查看时文件动态可以更新
     
/var/log/messages 日志文件

4.文件处理命令

ln 文件 文件.soft / 文件.hard          为某个文件创建链接文件

    软链接文件特点 (软链接类似Windows里的快捷方式)
       权限 rwxrwxrwx 
       文件很小
       有箭头指向原文件
       可以跨分区创建
       可以指向目录
    硬链接文件特点
        相当于cp -p (但是硬链接文件同步更新)
        实时备份 但是不会同步删除
        不能跨分区
        不能创建目录硬链接

5.更改文件权限

所有者u 所属组g 其他人o 所有用户a 权限
chmod ugo+-=rwx 文件目录      修改文件权限
    -R 递归修改
数字表示权限 rwx  421
-rwx-rwx-rw-      776
chmod 776 文件
.
useradd simple
passwd                        添加用户

6.权限管理命令

chown 用户 文件               更改文件的所有者
chgrp 组   文件               更改文件的所有组

groupadd xx                   添加组

7.文件搜索命令

find  搜索范围(目录) 匹配条件       搜索文件
    匹配条件 :
        -name 文件名            名字是
        -name *文件名*          名字包含
        -name 文件名*           名字前面是
        -iname 文件名           不区分大小写
        -size  +-(=) 数据块     大于小于(等于)
            1数据块 512字节 0.5k
        -user  所有者           按所有者查找
        -group 组               按组查找
        -cmin -5                5分钟内被修改的文件
        -inum                   根据i节点查找
        连接符
        -a  同时满足
        -o  满足任意一个
        同步执行连接符
        -exect 执行命令 {} \;
        -ok  执行命令  {}  \;
        
locate 文件名                  搜索文件位置(秒搜)
    根据文件资料库查找
    updatedb 更新文件资料库
    
which 命令          查找命令所在目录及别名信息 
.
whereis 命令        查找命令所在目录及帮助文档

grep -iv   名称  路径      查找文件中的关键字
    -i 不区分大小写
    -v 排除指定字串       反向查找(屏蔽指定字串)
   
#开头的行是注释行

8.帮助命令

man 命令和配置文件  查看命令和配置文件的相关信息
    配置文件不用写绝对路径
    
help 命令    查看shell内置命令

9.用户管理

useradd 用户名   添加新用户
    需要添加密码,才能登入系统
passwd 用户名 密码 给该用户添加或者升级密码
who       查看在线登录用户
w         查看在线登录用户详细信息
uptime    查看服务器运行时间

10.压缩命令

.gz   (只能压缩文件,不能压缩目录,不保留文件) 
gzip 文件名          压缩文件
gunzip 压缩文件      解压文件
gzip -d  压缩文件    解压文件
.
压缩
tar -cvfz   压缩后文件名  需要压缩的目录或文件                   
        						 (压缩后文件格式:.tar.gz)
    -c  打包
    -v  显示详细信息
    -f  指定文件名
    -z  打包同时压缩
.
解压缩
tar -xvfz    压缩文件
    -x  解包
    -v  显示详细信息
    -f  指定解压文件
    -z  解压缩
.
.zip
zip -r 压缩后文件  需要压缩文件名
    -r  压缩目录
unzip  压缩文件
.
bzip2 -k 文件名
    -K 保留原文件
bunzip2   -k 压缩文件     解压缩
tar -xjf   文件.tar.bz2   (z换成j)

11.网络命令

write  用户名 信息 ctrl+D 结束 给在线用户发信息
wall  信息   ctrl+D 结束   给所有在线用户发信息
ping -c IP地址   查看信道是否通顺  ctrl+C结束
    -c 指定发送次数
ifconfig         查看和设置网卡信息
ifconfig eth0 IP地址 给服务器临时配置网卡
mail 用户名  ctrl+D 结束 
last    计算机所有用户的登录信息
traceroute  显示数据包到主机的路径
netstat     查看网络状态
    -t   查看TCP协议
    -u   查看UDP协议
    -l   监听
    -r   路由
    -n   显示IP地址和端口号

12.关机重启命令

shutdown 时间 (shutdown -h now (09:30))
    -c 取消前一个关机命令
    -h 关机
    -r 重启
其他关机命令
    halt
    poweroff
    init 0 
    其他重启命令
    reboot
    init 6
        0 关机
        1 单用户
        2 不完全多用户
        3 完全多用户
        4 未分配
        5 图形界面
        6 重启
    cat /etc/inittab
    runlevel  查询系统运行级别
    logout 退出登录

13.vim编辑器

iao 进入插入命令
    a 在光标所在字符后插入
    A 在光标所在行尾插入
    i 在光标所在字符前插入
    I 在光标所在行尾插入
    o 在光标下插入新行
    O 在光标上插入新行
    
ESC 进入命令模式
    :set nu(:set number) 设置行号
    :set nonu           取消设置行号
    gg                  到第一行
    G                   到最后一行
    nG                  到第n行
    :n                  到第n行
    $                   移至行尾
    0                   移至行首
.
删除命令
    x               删除光标所在处字符
    nx              删除光标所在处后n个字符
    dd              删除光标所在行
    ndd             删除n行
    dG              删除光标所在行到末尾内容
    D               删除光标所在行到行尾内容
    :n1,n2d         删除指定范围的行
.
复制和剪切
    yy              复制当前行
    nyy             复制当前行一下n行
    dd              剪切当前行
    ndd             剪切当前行一下n行
    p,P             粘贴光标所在行下或行上
.
替换和取消命令
    r               取消光标所在处字符
    R    从光标所在处开始替换字符,按ESC结束
    u    取消上一步操作
.

  :/字符串
    n 下一个位置
    :%s/old/new/g        全文替换指定字符
    :n1,n2s/old/new/g    在指定范围内替换指定字符
.
保存退出
    :w                  保存修改
    :w  new_filename    保存为指定文件
    :wq                保存修改并退出
    ZZ                  保存修改并退出
    :q!                 不保存修改退出
    :wq!                保存修改并退出

cpu相关

top                               查看实时内存、CPU信息
ps aux                         查看某时刻cpu、内存信息
ps aux | grep 进程名
cat /proc/cpuinfo         查看CPU信息(所有逻辑CPU逐个显示)
lscpu                           查看cpu信息
numactl -hardware     查看cpu绑定内存分布
echo 0 > /sys/device/cpu/cpu0/online 禁用cpu
for((i=13;i<55;i++)); do echo 0 > /sys/devices/cpu/cpu$i/online ; done

网络相关

ifconfig
ip addr 查看所有网口
ethtool 网口 查看某个网口是否连通
ifdown down掉网口
ifup     启用网口
systemctl restart network 重启网络
cd /etc/sysconfig/network-scripts/  查看网络配置文件
lspci | grep Eth  vi编辑器查看网口所在的pci总线
cd /sys/class/net ll查看具体网口的详细信息

修改成静态ip
	原配置文件内容:
	DEVICE=enp61s0f3
	ONBOOT=yes
	BOOTPROTO=none
	NM_CONTROLLED=no
	USERCTL=no
	TYPE=Ethernet
	修改:
	DEVICE=enp61s0f3
	ONBOOT=yes
	BOOTPROTO=static
	NM_CONTROLLED=no
	USERCTL=no
	TYPE=Ethernet
	IPADDR=**.***.***.**
	NETMASK=255.255.255.0
	GATEWAY=**.***.***.254
wget
wget -c  --limit-rate=1k https://wx1.sinaimg.cn/orj360/64427024ly1h3nzhxc3kbj21401e0qac.jpg -O iu.jpg
-O 重定义输出文件名
--limit-rate=1k  设置速率
-c    断点续传
-b    后台运行
--user-agent=   设置客户端身份
Debezium报错处理系列之第112篇:Cannot replicate because the master purged required binary logs. Replicate the Debezium报错处理系列之第112篇:Cannot replicate because the master purged required binary logs. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Linux基本命令一

Linux基本命令一

冰点契约的博客 1272

Linux的基本命令

摘要:本文介绍了Linux常用命令操作,包括文件目录管理(ls/pwd/cd/mkdir/touch)、文件操作(cp/rm/mv)、vim编辑器使用(模式切换、复制粘贴等操作)以及gcc编译和运行程序的方法。命令示例涵盖路径指定方式(绝对/相对路径)、参数使用(-r/-a等)和常见操作场景,为Linux基础操作提供了实用参考。

2401_88842309的博客 839

Linux基本命令总结

一、Linux权限的概念 Linux下有两种用户:普通用户和超级用户()。 普通用户:在linux下做有限的事情; 超级用户:可以在linux系统下做任何事情,不受限制。 普通用户的提示符是“$”,超级用户的命令提示符是“#”。 命令: su [用户名] 功能:切换用户 Linux权限管理 1.文件访问者的分类(人) 文件和文件目录的所有者...

tao934798774的博客 6万+

LINUX的基本命令

vim是vi的加强版本,兼容vi的所有指令,不仅能编辑文本,而且还具有shell程序编辑的功能,可以不同颜色的字。..表示上一级目录,cd ..(上一级)或cd ../..(上两级)或cd ../../..(上三级),依次内推。参数,关键字,必填,表示过滤的关键字,带有空格或其它特殊符号,建议使用“”将关键字包围起来。(临时用root,用完记得退出,不要一直用)参数2,Linux路径,表示要移动去的地方,如果目标不存在,则进行改名,-num,表示,查看尾部多少行,num是变化的数值,不填默认10行。

2503_91624626的博客 1711

Linux基本命令二

Linux基本命令二

冰点契约的博客 1417

Linux基本命令与Windows基本命令

mv:移动文件,mv index.html src index.html是我们要移动的文件,src是目标文件夹。touch:新建一个文件如touch index.js就会在当前目录下新建一个index.js文件。cd ..:回退到上一个目录,直接cd进入默认目录(注意cd后面有空格,DOS命令后面没有空格)rm:删除一个文件,rm index.js就会把index.js文件删除。rm -r:删除一个文件夹,rm -r src删除src目录。mkdir:新建一个目录,就是新建一个文件夹。

weixin_51728365的博客 353

【Linux】 Linux基本命令

一条Linux命令由:命令本身 + [可选项] + [参数]

阿羊ing努力提供更好的Java日记〜 1131

linux 基本命令

rw-r--r-- 1 linux linux 369 1月 23 12:27 filename.c。结果全是对着终端操作。rm 文件名 -------------删除文件。rm -rf 文件或目录名 -------------删除文件或目录。linux中万物皆文件,除了磁盘内的文件,还有设备文件、管道文件等等。cd - ---> 回到上一次操作的目录。i ---- 进入到插入模式 ---:wqa :x ---- 保存退出。

2401_87791925的博客 920

Linux中基本命令

它默认从键盘文件里读取内容,然后输入到显示器文件上(在Linux里一切皆文件像键盘,显示器也是文件它们被称为设备文件,系统会自动打开该文件)。当你在命令行输入 cat 后按回车键,它会等待你从键盘输入内容,你输入的内容会立即显示在屏幕上,直到你按下 Ctrl + D (表示文件结束符)来结束输入。其实大部分命令都是可执行的文件,但有一些命令比如Shell内置命令,它没有对应的独立可执行文件,而是由Shell直接解释执行的。注意:它和cat t.c是有本质的区别的,关于为什么到后面的文章在讲述。

2301_80662872的博客 1258
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