linux每天学

Linux常用文件查看命令
最新推荐文章于 2024-05-01 06:30:00 发布
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本文介绍了Linux环境下常用的文件查看命令，如ls、cat、more、less等，详细解释了它们的功能及用法，并通过实例展示了如何高效使用这些命令。

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  • ls -R:连同子目录内容一起列出来，等亍该目下的所有档案都会显示出来;

  • basename dirname

  • cat 由第一行开始显示档案内容

  • tac 从最后一行开始显示，可以看出 tac 是 cat 倒着写!

  • nl 显示时候，顺道输出行号!

  • more 一页一页的显示档案内容 *less 不 more 类似，但是比 more 更好的是，他可以往前翻页!

  • head 叧看头几行

  • tail 叧看尾巳几行

  • od 以二进制的方式读取档案内容!

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linux学习计划
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LINUX学习手册
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linux [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Xxq2dajL-1653876059725)(https://gitee.com/fatem/markdown_imgs/raw/master/img/202205141733039.png)] 入门篇 基础篇 文件系统和挂载 linux一切皆文件（包括硬件） 目录结构 层级式目录结构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bUjUrDFe-1653876059726)(htt
每天学习一个Linux命令之ps
俞兆鹏的博客
03-07 1271
ps命令是Linux系统中非常常用的进程查看工具，通过本文的介绍，我们了解了ps命令的基本用法和常用选项，并且对每个选项的用法有了详细的了解。掌握并熟练使用ps命令，可以帮助我们更好地了解和管理系统中的进程。
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这需要看你选择哪种学习方式，如果选择培训班的话，一般需要4-6个月左右，以线下班为主要，到校区进行学习，周一到周五全天上课。而录播班的学习周期6个月左右，时间难以把控，需要根据个人的学习安排来决定，如果每天固定时间学习，按计划进行，学习周期就会短一些，如果时间难以把控，可能会更长，具体要结合个人情况来看。作为一款免费、开源、稳定的操作系统，Linux广泛用于服务器和嵌入式系统，更是在云计算、大数据、物联网、金融、教育、电子商务等多个领域有着优异的表现，也因此吸引了不少人转行学习。以下是具体内容介绍。
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springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
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