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Shell是一种命令行解释器,用于与Linux内核交互。它同时也是强大的编程语言,常用于自动化任务和脚本编写。常见的Shell有Bash、Csh和Korn Shell。Linux中有三种标准输入输出:STDIN、STDOUT和STDERR。Shell脚本编程涉及变量如$#、$@、$0、$1等,并能利用>&1和>&2进行输出重定向。学习Shell有助于理解Linux系统的高可定制性。

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1、Shell是什么?Shell是一个命令行解释器,它为用户提供了一个向Linux内核发送请求以便运行程序的系统级程序。Shell还是一个功能强大的编程语言,易编写,易调试,灵活性强。Shell是...

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lyc_stronger

2016年03月08日 08:55

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shell 和vim补充内容常见的shell Bourne shell,?? C shell Korn?? shell,这三种情况,bash shell 是Bourn shell 的扩展,位于 /...

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a158337

2015年03月18日 16:07

4324

linux中有三种标准输入输出,分别是 STDIN,STDOUT,STDERR,对应的数字是 0,1,2。STDIN 是标准输入,默认从键盘读取信息; STDOUT 是标准输出,默认将输出结果输出至...

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huangfei711

2016年04月04日 22:54

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第一章 shell脚本编程概述 1.linux的流行是因为它的高可定制性。由于内核仅有几兆的代码量,我们可以根据需要抽离很多用不到的模块。比如设计一个简陋的计算器,就完全不需要网络模块。 2.L...

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qq_28926493

2016年05月25日 21:58

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当初在shell中, 看到">&1"和">&2"始终不明白什么意思.经过在网上的搜索得以解惑.其实这是两种输出.在 shell 程式中,最常使用的 FD (file descriptor) ...

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NewThinker_wei

2012年11月24日 09:51

9895

???? ?? ??在计算机科学中,Shell俗称壳(用来区别于核),是指“提供使用者使用界面”的软件(命令解析器)。它类似于DOS下command.com。它接收用户命令,然后调用相应的应用程序。同时它又是...

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lengyuhong

2011年01月09日 19:50

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我们先来写一个简单的脚本,执行以后再解释各个变量的意义。shell编程视频# vim var??脚本内容如下:??#!/bin/shecho "the number of paramet...

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hanweiwallywang

2014年03月14日 23:39

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Qiniu 七牛问题解答shell脚本语言入门问题解决方案Shell日常学习Cd / 进入到根目录Pwd 当前目录结构Tab 模糊查找补全命令Ifconfg 查看当前网络的信息*?[] 通配符 方...

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guoer9973

2015年04月01日 14:27

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linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释:??变量说明:??$$??Shell本身的PID(ProcessID)??$!??Shell最后运行的后台Process的PID??$...

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wangzhaotongalex

2017年06月16日 10:02

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入门类???????? 一直认为,在一个系统上学习开发之前,首先需要熟悉这个系统的使用。shell编程视频鉴于天朝的国情,绝大部分人第一个接触的操作系统就是Windows,因此对于这绝大部分人来说,如果要学习Linux开发...

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NigelChow

2016年12月08日 00:01

本文来自电脑杂谈,转载请注明本文网址:

http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-81576-1.html

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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