大数据底子-Linux底子详解课程
2023/4/26 9:38:55 37.84MB 大数据 linux
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文件为doc版,可自行转成txt,在手机上看挺好的。
本资源来自收集,若有漠视还请告知,如感应还不错,请留言告知起初人,谢谢!!!!!入门学习Linux罕用必会60个召唤实例详解Linux必学的60个召唤Linux提供了大宗的召唤,行使它能够实用地实现大宗的责任,如磁盘操作、文件存取、目录操作、进程管理、文件权限设定等。
所以,在Linux体系上责任离不开使用体系提供的召唤。
要想真正知道Linux体系,就必需从Linux召唤学起,经由底子的召唤学习能够进一步知道Linux体系。
不合Linux发行版的召唤数目不同样,但Linux发行版本起码的召唤也有200多个。
这里笔者把比力弥留以及使用频率至多的召唤,依据它们在体系中的传染分成上面六个部份逐个介绍。
◆装置以及登录召唤:login、shutdown、halt、reboot、install、mount、umount、chsh、exit、last;
◆文件处置召唤:file、mkdir、grep、dd、find、mv、ls、diff、cat、ln;
◆体系管理相关召唤:df、top、free、quota、at、lp、adduser、groupadd、kill、crontab;
◆收集操作召唤:ifconfig、ip、ping、netstat、telnet、ftp、route、rlogin、rcp、finger、mail、nslookup;
◆体系清静相关召唤:passwd、su、umask、chgrp、chmod、chown、chattr、sudops、who;
◆另外召唤:tar、unzip、gunzip、unarj、mtools、man、unendcode、uudecode。
本文以MandrakeLinux9.1(Kenrel2.4.21)为例,介绍Linux下的装置以及登录召唤。
i妹妹ortality按:请用ctrl+f在本页中查找某一部份的内容或者某一召唤的用法。
--------------------------------------------------------------------------------Linux必学的60个召唤(1)-装置与上岸召唤login1.传染login的传染是登录体系,它的使用权限是齐全用户。
2.格式login[name][-p][-h主机称谓]3.首要参数-p:告知login相持普通的情景参数。
-h:用来向短途登录的之间传输用户名。
假如遴选用召唤行方式登录Linux的话,那末看到的第一个Linux召唤便是login:。
普通界面是如许的:ManddrakeLinuxrelease9.1(Bamboo)fori586renrel2.4.21-0.13mdkoni686/tty1localhostlogin:rootpassword:上面代码中,第一行是Linux发行版本号,第二行是内核版本号以及登录的虚构抑制台,咱们在第三行输入登录名,按“Enter”键在Password后输入账户密码,就可登录体系。
出于清静思考,输入账户密码时字符不会在屏幕上回显,光标也不挪动。
登录后会看到上面这个界面(以超级用户为例):[root@localhostroot]#lastlogin:Tue,Nov1810:00:55onvc/1上面展现的是登录星期、月、日、功夫以及使用的虚构抑制台。
4.使用本领Linux是一个真正的多用户操作体系,能够同时接受多个用户登录,还应承一个用户举行频频登录。
这是由于Linux以及许多版本的Unix同样,提供了虚构抑制台的晤面方式,应承用户在对于立功夫从抑制台(体系的抑制台是与体系直接相连的把守器以及键盘)举行频频登录。
每一个虚构抑制台能够看做是一个自力的责任站,责任台之间能够切换。
虚构抑制台的切换能够经由按下Alt键以及一个成果键来实现,每一每一使用F1-F6。
譬如,用户登录后,按一下“Alt+F2”键,用户就能够看到上面涌现的“login:”揭示符,阐发用户看到了第二个虚构抑制台。
而后惟独按“Alt+F1”键,就能够回到第一个虚构抑制台。
一个新装置的Linux体系应承用户使用“Alt+F1”到“Alt+F6”键来晤眼前六个虚构抑制台。
虚构抑制台最实用的是,当一个法度圭表标准侵蚀组成体系去世锁时,能够切换到另外虚构抑制台责任,封锁这个法度圭表标准。
shutdown1.传染shutdown召唤的传染是封锁盘算机,它的使用权限是超级用户。
2.格式shutdown[-h][-i][-k][-m][-t]3.弥留参数-t:在窜改到另外运行级别以前,
2023/4/19 14:14:48 104KB 入门 Linux 常用 命令
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瑞利信道上的相助分集AF以及DF的matlab代码,极其典型
2023/4/4 2:33:44 2.18MB 瑞利AFDF
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ISSCC2021_Session_02V_HighlightedChipReleases5GandRadarSystems.pdf
2023/4/1 1:26:18 13.04MB isscc
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df算法,通过在训练集中提取词语,比较出现次数,进行特征词的提取。
这个代码是提取两个特征的特征词,可修改main函数中(直接删除一部分)(有详细正文),提取一个类的特征。
此程序编译过,无错。
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一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法:需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库(InternetMovieDatabase,简称IMDB)是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分,作为电影爱好者之一,希望通过分析了解电影市场大体情况,以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据,数据包含了电影名称,票房金额,上映年份,演职人员,IMDB评分,电影类型等信息,数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历,当想要看一部电影的时候,会去百度一下谁是导演,谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰,心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片,预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影,不少人会去豆瓣搜索现时的评分,或是前作的评价,若是豆瓣高分、高评论数,也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话,想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富,影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟,影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日,IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括:电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据:color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况;
电影数量与平均分年度变化的情况;
评论家评论数与评分的关系;
评分与电影票房的关系;
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据;
不同电影类型的年份累计分析;
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性;
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据,可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列,使用str[:]选取年份数字并转换成int类型,使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包:导入、查看、清洗数据:评分分布图:电影数量与平均分布年度变化:评论家评论数&评分、评分&票房:电影数量大于5平均分前十的导演:统计不同年份、不同类型电影的数量:cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量,对于中间出现的缺失值,使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于
2023/1/19 6:32:34 459KB 数据分析
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一个简单的程序其中x(k)=(x(k-1)-f(x))/df(x)
2020/9/12 16:10:10 154B matlab 牛顿迭代法
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡