grep命令介绍

wsl2内核版本和模块版本不一致解决方法 ** /lib/modules/…build: No such file or directory错误解决办法这篇文章历时1个月整,从4月5日一直到5月5日,这一问题才得以解决。 阅读详情

 
 ◎grep -- print lines matching a pattern 
grep [options] PATTERN [FILE...]
grep [options] [-e PATTERN | -f FILE] [FILE...] 
    grep用以在file内文中比对相对应的部分,或是当没有指定档案时,由标准输入中去比对。 在预设的情况下,grep会将符合样式的那一行列出。 
    此外,还有两个程式是grep的变化型,egrep及fgrep其中egrep就等同於grep -E ,fgrep等同於grep -F 。

 ◎参数
    1. -A NUM,--after-context=NUM  
        除了列出符合行之外,并且列出后NUM行。    
         ex:   $ grep -A 1 panda file 
               (从file中搜寻有panda样式的行,并显示该行的后1行)
                                 
    2. -a或--text   
         grep原本是搜寻文字档,若拿二进位的档案作为搜寻的目标, 
         则会显示如下的讯息: Binary file 二进位档名 matches 然后结束。 
                   
         若加上-a参数则可将二进位档案视为文字档案搜寻, 
         相当於--binary-files=text这个参数。
            
         ex:   (从二进位档案mv中去搜寻panda样式)
               (错误!!!) 
         $ grep panda mv  
         Binary file mv matches   
         (这表示此档案有match之处,详见--binary-files=TYPE ) 
         $ (正确!!!) 
         $ grep -a panda mv 
       
    3. -B NUM,--before-context=NUM 
         与 -A NUM 相对,但这此参数是显示除符合行之外 
         并显示在它之前的NUM行。        
             
         ex:   (从file中搜寻有panda样式的行,并显示该行的前1行) 
         $ grep -B 1 panda file 

    4. -C [NUM], -NUM, --context[=NUM]   
         列出符合行之外并列出上下各NUM行,预设值是2。
             
         ex:   (列出file中除包含panda样式的行外并列出其上下2行)
               (若要改变预设值,直接改变NUM即可)
               $ grep -C[NUM]  panda file 
             
    5. -b, --byte-offset 
       列出样式之前的内文总共有多少byte .. 
               
        ex:  $ grep -b  panda file  
         显示结果类似於:
         0:panda
        66:pandahuang
       123:panda03
           
    6. --binary-files=TYPE 
        此参数TYPE预设为binary(二进位),若以普通方式搜寻,只有2种结果: 
        1.若有符合的地方:显示Binary file 二进位档名 matches 
        2.若没有符合的地方:什麽都没有显示。 
                    
        若TYPE为without-match,遇到此参数, 
        grep会认为此二进位档案没有包含任何搜寻样式,与-I 参数相同。 
                    
        若TPYE为text, grep会将此二进位档视为text档案,与-a 参数相同。
        
        Warning: --binary-files=text 若输出为终端机,可能会产生一些不必要的输出。
              
    7. -c, --count
       不显示符合样式行,只显示符合的总行数。
       若再加上-v,--invert-match,参数显示不符合的总行数。

    8. -d ACTION, --directories=ACTION
               若输入的档案是一个资料夹,使用ACTION去处理这个资料夹。
       预设ACTION是read(读取),也就是说此资料夹会被视为一般的档案;
       若ACTION是skip(略过),资料夹会被grep略过:
       若ACTION是recurse(递),grep会去读取资料夹下所有的档案,
       此相当於-r 参数。

    9.  -E, --extended-regexp
       采用规则表示式去解释样式。
      
   10.  -e PATTERN, --regexp=PATTERN
       把样式做为一个partern,通常用在避免partern用-开始。  

   11.  -f FILE, --file=FILE
       事先将要搜寻的样式写入到一个档案,一行一个样式。
       然后采用档案搜寻。
       空的档案表示没有要搜寻的样式,因此也就不会有任何符合。
       
   ex: (newfile为搜寻样式档)
       $grep -f newfile file    

   12.  -G, --basic-regexp
       将样式视为基本的规则表示式解释。(此为预设)

   13.  -H, --with-filename
       在每个符合样式行前加上符合的档案名称,若有路径会显示路径。
       
   ex: (在file与testfile中搜寻panda样式)   
       $grep -H panda file ./testfile
                file:panda
                ./testfile:panda
                $
     
   14.  -h, --no-filename   
        与-H参数相类似,但在输出时不显示路径。

   15.  --help  
        产生简短的help讯息。

   16.  -I 
        grep会强制认为此二进位档案没有包含任何搜寻样式, 
        与--binary-files=without-match参数相同。 
        ex:  $ grep -I  panda mv

   17.  -i, --ignore-case        
        忽略大小写,包含要搜寻的样式及被搜寻的档案。 
                
        ex:  $ grep -i panda mv
                
   18.  -L, --files-without-match  
        不显示平常一般的输出结果,反而显示出没有符合的档案名称。

   19.  -l, --files-with-matches                
        不显示平常一般的输出结果,只显示符合的档案名称。

   20.  --mmap                
         如果可能,使用mmap系统呼叫去读取输入,而不是预设的read系统呼叫。  
         在某些状况,--mmap 能产生较好的效能。 然而,--mmap  
         如果运作中档案缩短,或I/O 错误发生时, 
         可能造成未定义的行为(包含core dump),。
               
   21.  -n, --line-number 
         在显示行前,标上行号。 
                
         ex:  $ grep -n  panda file  
                显示结果相似於下:
                行号:符合行的内容

   22.  -q, --quiet, --silent  
        不显示任何的一般输出。请参阅-s或--no-messages

   23.  -r, --recursive 
       
        递地,读取每个资料夹下的所有档案,此相当於 -d recsuse 参数。

   24.  -s, --no-messages
       不显示关於不存在或无法读取的错误讯息。 
      
       小: 不像GNU grep,传统的grep不符合POSIX.2协定,
       因为缺乏-q参数,且他的-s 参数表现像GNU grep的 -q 参数。
       Shell Script倾向将传统的grep移植,避开-q及-s参数,
       且将输出限制到/dev/null。 
     
       POSIX: 定义UNIX及UNIX-like系统需要提供的功能。              
    
   25.  -V, --version 
        显示出grep的版本号到标准错误。 
        当您在回报有关grep的bugs时,grep版本号是必须要包含在内的。

   26.  -v, --invert-match 
        显示除搜寻样式行之外的全部。
                   
   27.  -w, --word-regexp 
        将搜寻样式视为一个字去搜寻,完全符合该"字"的行才会被列出。

   28.  -x, --line-regexp 
        将搜寻样式视为一行去搜寻,完全符合该"行"的行才会被列出。

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主要记录一些问题处理记录,部分是作为知识库使用 6175

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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; 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% 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]); 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1. grep简介   grep (global search regular expression(RE) and print out the line,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。Unix的grep家族包括grep、 egrep和fgrep。egrep和fgrep的命令只跟grep有很小不同。egrep是grep

superyoungchaos的专栏 366

linux中grep命令常用,整理Linux中常用的一些grep命令介绍

grep命令在对一个或多个文件的内容进行基于模式的搜索的情况下是非常有用的。模式可以是单个字符、多个字符、单个单词、或者是一个句子。接下来是小编为大家收集的整理Linux中常用的一些grep命令介绍,希望能帮到大家。整理Linux中常用的一些grep命令介绍当命令匹配到执行命令时指定的模式时,grep会将包含模式的一行输出,但是并不对原文件内容进行修改。在本文中,我们将会讨论到14个grep命令的...

weixin_39570777的博客 203

linux命令 grep 非,Linux下的Grep命令使用方法详细介绍

Linux下的Grep命令使用方法详细介绍更新时间:2007年08月16日 20:13:38 作者:1.grep简介grep(globalsearchregularexpression(RE)andprintouttheline,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。Unix的grep家族包括grep、...

weixin_34182361的博客 614

关于Linux Grep命令使用的详细介绍

1. grep简介   grep (global search regular expression_r(RE) and print out the line,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来

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zhybing
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