一.w 命令 作用: 用于显示已经登录系统的用户列表, 并显示用户正在执行的指令. 执行这个命令可得知目前登入系统的用户有哪些人, 以及他们正在执行的程序.  单独执行w 命令会显示所有的用户, 您也可指定用户名称,仅显示某位用户的相关信息. 选项: -h  不打印头信息 -u  当显示当前进程和cpu 时间时忽略用户名 -s  使用短输出格式 -f  显示用户从哪登录 实例: 20:39:37 up 136 days, 3:58, 1 user, load average: 0.00, 0.0…

一.sed  作用: sed 是一种流编辑器,它是文本处理中非常重要的工具, 能够完美的配合正则表达式使用.处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中, 称为“模式空间(pattern space)”,接着用sed 命令处理缓冲区中的内容, 处理完成后, 把缓冲区中的内容送往屏幕. 接着处理下一行,不断重复, 直到文件末尾. 文件内容并没有改变,除非你使用重定向存储输出.sed 主要用来自动编辑一个或多个文件:简化对文件的反复操作: 编写转换程序等. 命令格式: sed [options] 'co…

一. yum          作用:                     yum 命令是在Fedora 和RedHat 以及SUSE 中基于rpm 的软件包管理器,它可以使系统管理人员交互和自动化地更新与管理RPM软件包, 能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装,可以自动处理依赖性关系, 并且一次安装所有依赖的软件包, 无需繁琐地一次次下载安装.yum 提供了查找.安装.删除某一个.一组甚至全部软件包的命令,而且命令简单又好记.         语法:                …

作用:为linux的文件和目录创建档案,也可以在档案中改变文件,或者向档案中加入新的文件即用来压缩和解压文件.tar本身不具有压缩功能.他是调用压缩功能实现的  语法:tar[必要参数][选择参数][文件]  参数: 必要参数有如下: -A 新增压缩文件到已存在的压缩 add -B 设置区块大小 block -c 建立新的压缩文件 create -d 记录文件的差别 difference -r 添加文件到已经压缩的文件 -u 添加改变了和现有的文件到已经存在的压缩文件 -x 从压缩的文件中提取文…

vim :修改文件 模式: 默认进来是一般模式.i 编辑模式.esc 退出编辑 .shift+: 底行模式 参数: w: write/q:quit/! force 编辑模式:  /a:光标之后插入内容 /A:光标最后插入内容 /o:当前光标下新行插入内容 /O:当前光标上新行插入内容 /x:向后删除 /X:向前删除 /u:撤销当前操作 /U:撤销所有操作 /shift+D :删除光标之后的字符 一般模式: /^:跳到行首 /$:跳到行尾 /ndd:删除n行,从光标起 /nyy:复制n行 /p :…

CTRL+C CTRL+D :前者用于结束一个程序,后者用于结束终端输入. --符号 *:匹配任意长度的任意字符 ?:匹配任意一个字符 #: shell 中表注释 \: 脱意符号 []:任意属于字符组的字符 {}:将大括号中的字符串以及前导字符串和后继字符串作为匹配条件 >>:附加到指定文件的结尾 >:输出重定向 <:输入重定向 |:管道符,用于连接多个命令,前一个命令的输出作为后一个命令的输入 ||:逻辑或 &&:逻辑与,前面命令成功后执行后面命令 &:在…

一.df  作用:  显示磁盘分区上的可使用的磁盘空间, 默认显示单位为kb . 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的等信息. 选项: -a :包含全部的文件系统 -h :以可读性较高的方式显示信息  单位显示G,M,KB -H:与-h 参数相同, 但在计算时以1000Bytes 为换算单位, 不是1024Bytes  -i: 显示inode的信息 -k:kilobytes制定区块大小为1024字节 -l:仅显示本地端的文件系统 -m:megabytes 制定区块大小为…

一.which 作用: which 命令用于查找并显示给定命令的绝对路径,环境变量PATH中保存了查找命令时需要遍历的目录, which 命令会在环境变量$PATH 设置的目录里查找符合条件的文件.也就是说,使用which命令就可以看到某个系统指令是否存在,以及执行的命令位置. 语法: which (选项)(参数) 选项: -n : 文件名长度,指定文件名长度,指定的长度必须大于或等于文件中最长的文件名. -p : 文件名长度,与-n 参数相同,此处包含文件路径 -w : 指定输出时栏位的宽度…

Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第一门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 逻辑回归 (Logistic Regression) 逻辑回归的定义 神经网络的训练过程可以分为前向传播(forward propagation) 和反向传播 (backward propagation) 的 过程.我们通过逻辑回归的例子进行说明. 逻辑回归是一个用于二分类 (binary c…

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮…