Linux操作系统学习:day03
内容来自:Linux介绍
视频推荐:[Linux基础入门教程-linux命令-vim-gcc/g++ -动态库/静态库 -makefile-gdb调试](
目录
- day03
- 17、创建删除目录
- 创建目录
- 删除目录
- 18、文件的拷贝
- 19、mv 命令
- 20、查看文件内容的相关命令
- 21、给文件创建软连接或硬链接
day03
17、创建删除目录
创建目录
目录的创建分为两种, 一种是创建单个目录, 另一种是一次性创建多层目录, 使用的命令是mkdir
, 后边参数是要创建的目录的名字, 如果是多层目录需要添加参数-p
。
# 单层目录
$ mkdir 新目录的名字# 多层目录, 需要加参数 -p
$ mkdir parent/child/baby1/baby2 -p
删除目录
如果要删除已经存在的路径一共有两种方式, 可以使用rmdir
或者rm
rmdir
: 只能删除空目录,有点low,不好用rm
: 可以删除文件也可以删除目录, 如果删除的的是目录, 需要加参数-r
, 意思是递归(recursion)
rm
命令还有另外两个经常使用的参数:
-i
: 删除的时候给提示-f
: 强制删除文件, 没有提示直接删除并且不能恢复, 慎用
# 1. low, 矮穷矬, 只能删除空目录
$ rmdir 目录名# 2. 高大上, 可以删除目录也可以删除文件
# 删除目录需要加参数 -r, 递归的意思, 删除之后是不能恢复的
$ rm 目录名 -r
示例:
# 删除时不给提示
rm -rif c# 删除时给提示
rm -rfi c
tips:i
和 f
同时用的话,谁写在后面谁生效。
18、文件的拷贝
cp 就是copy, 拷贝, 使用这个命令可以拷贝文件也可以拷贝目录
-
拷贝文件 =>
文件不存在得到新文件, 文件存在就覆盖
# `语法: cp 要拷贝的文件 得到的文件`# `场景1: 文件A, 将A拷贝一份得到文件B` $ cp 文件A 文件B# `场景2: 文件A存在的, 文件B也是存在的, 执行下边的拷贝 ==> 文件A覆盖文件B` $ cp 文件A 文件B
-
拷贝目录 ==>
目录不存在得到新目录, 该目录被拷贝到存在的目录中
# 拷贝目录需要参数 -r # 场景1: 目录A, 通过拷贝得到不存在的目录B $ cp 目录A 目录B -r# 场景2: 目录A存在的, 目录B也是存在的, 执行下边的拷贝 ==> 目录A会被拷贝并将其放到目录B中 $ cp 目录A 目录B -r# 场景3: 把A目录里的某一个或者多个文件拷贝到B目录中 $ cp A/a.txt B # 拷贝 A目录中的 a.txt 到目录B中 $ cp A/* B -r # 拷贝 A目录中的所有文件到目录B中, 不能确定A目录中是否有子目录, 因此需要加 -r
19、mv 命令
mv 就是move, 这个Linux命令既能移动文件所在目录也可以给文件改名。
-
文件的移动
# 语法: mv 要移动的文件目录 # 有一个文件A, 移动到目录B中 # 其中A可以是文件也可以是目录, B必须是目录而且必须是存在的 $ mv A B
-
文件改名
# 语法: mv 要改名的文件 新名字(原来是不存在的,这点很重要) # 其中A可以是文件也可以是目录,并且是存在的, B原来是不存在的 $ mv A B
-
文件覆盖
# 语法: mv 存在文件A 存在的文件B # 其中A是文件(非目录)并且是存在的, B也是一个文件(非目录)并且也存在 # A文件中的内容覆盖B文件中的内容, A文件被删除, 只剩下B文件 $ mv A B
20、查看文件内容的相关命令
如果想要查看文件内容方式有很多, 最常用的是
vim
, 下面介绍一下vim
以外的一些的一些方式:
-
cat
该命令可以将文件内容显示到终端, 由于终端是有缓存的, 因此能显示的字节数也是受限制的。
如果文件太大数据就不能完全显示出来了,因此该命令适合查看比较小的文件内容。
$ cat 文件名
-
more
该命令比
cat
要高级一点, 我们可以以翻屏的方式查看文件中的内容,使用方式如下:$ more 文件名 # 快捷键 - 回车: 显示下一行 - 空格: 向下滚动一屏 - b: 返回上一屏 - q: 退出more
-
less
该命令和
more
命令差不多, 我们可以以翻屏的方式查看文件中的内容,使用方式如下:$ less 文件名 # 快捷键 - b: 向上翻页 - 空格: 向后翻页 - 回车: 显示下一行 - 上下键: 上下滚动 - q:退出
-
head
使用该命令可以查看文件头部的若干行信息, 使用方式如下:
# 默认显示文件的前10行 $ head 文件名 # 指定显示头部的前多少行 $ head -行数 文件名
-
tail
使用该命令可以查看文件尾部的若干行信息, 使用方式如下:
# 默认显示文件的后10行 $ tail 文件名 # 指定显示尾部的最后多少行 $ tail -行数 文件名
21、给文件创建软连接或硬链接
链接分两种类型:
软连接
和硬链接
。软连接相当于windows中的快捷方式,硬链接前边也已经介绍过了文件并不会进行拷贝,只是多出一个新的文件名并且硬链接计数会加1。
-
软连接
基本语法格式:
ln -s 源文件路径 软链接文件的名字(可以带路径)
示例:
# 查看目录文件 [root@VM-8-14-centos ~/luffy]# ll total 8 drwxr-xr-x 3 root root 4096 Jan 25 17:27 get -rw-r--r-- 1 root root 37 Jan 25 17:26 onepiece.txt# 给 onepiece.txt 创建软连接, 放到子目录 get 中 [root@VM-8-14-centos ~/luffy]# ln -s /root/luffy/onepiece.txt get/link.lnk [root@VM-8-14-centos ~/luffy]# ll get total 4 lrwxrwxrwx 1 root root 24 Jan 25 17:27 link.lnk -> /root/luffy/onepiece.txt drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jan 24 21:37 onepiece
在创建软链接的时候, 命令中的
源文件路径
建议使用绝对路径, 这样才能保证创建出的软链接文件在任意目录中移动都可以访问到链接的那个源文件。tips:软链接文件以
.lnk
结尾,且软链接更换目录后会失效。 -
硬链接
基本语法格式:
ln 源文件 硬链接文件的名字(可以带路径)
示例:
# 创建硬链接文件, 放到子目录中 [root@VM-8-14-centos ~/luffy]# ln onepiece.txt get/link.txt# 查看链接文件和硬链接计数, 从 1 --> 2 [root@VM-8-14-centos ~/luffy]# ll get total 8 lrwxrwxrwx 1 root root 24 Jan 25 17:27 link.lnk -> /root/luffy/onepiece.txt -rw-r--r-- 2 root root 37 Jan 25 17:26 link.txt drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jan 24 21:37 onepiece
硬链接和软链接不同, 它是通话文件名直接找对应的硬盘地址, 而不是基于路径, 因此
源文件
使用相对路径即可, 无需为其制定绝对路径。tips:
- 创建硬链接后,硬链接计数会增加;
- 目录是不允许创建硬链接的;
- 硬链接源文件路径不需要绝对路径,只需要相对路径;
- 软链接源文件路径使用绝对路径。
相关文章:

Linux操作系统学习:day03
内容来自:Linux介绍 视频推荐:[Linux基础入门教程-linux命令-vim-gcc/g -动态库/静态库 -makefile-gdb调试]( 目录 day0317、创建删除目录创建目录删除目录 18、文件的拷贝19、mv 命令20、查看文件内容的相关命令21、给文件创建软连接或硬链接 day03 …...

快排(霍尔排序实现+前后指针实现)(递归+非递归)
前言 快排是很重要的排序,也是一种比较难以理解的排序,这里我们会用递归的方式和非递归的方式来解决,递归来解决是比较简单的,非递归来解决是有点难度的 快排也称之为霍尔排序,因为发明者是霍尔,本来是命名…...

客户端输入网址后发生的全过程解析(协议交互、缓存、渲染)
目录 1. 输入 URL 并按下回车键2. DNS 解析3. TCP 连接4. 发送 HTTP 请求5. 服务器处理请求6. 发送 HTTP 响应7. 浏览器接收响应8. 渲染网页9. 执行脚本10. 处理其他资源11. TLS/SSL 加密(如果使用 HTTPS)握手过程 12. 协议协商和优化 总结 1. 输入 URL …...

未来科技:Web3如何重塑物联网生态系统
随着Web3技术的崛起,物联网(IoT)的发展正迎来一场深刻的变革。本文将深入探讨Web3如何重塑物联网生态系统,从技术原理到应用实例,全面解析其对未来科技发展的影响和潜力。 1. Web3技术简介与发展背景 Web3技术是建立在…...

C++之模板(二)
1、类模板 2、使用类模板 类模板在使用的时候要显示的调用是哪种类型,而不是像函数模板一样能够根据参数来推导出是哪种类型。 Stack.h #include <stdexcept>template <typename T> class Stack { public:explicit Stack(int maxSize);~Stack();void …...
相机的标定
文章目录 相机的标定标定步骤标定结果影响因素参数分析精度提升一、拍摄棋盘格二、提升标定精度 标定代码实现 相机的标定 双目相机的标定是确保它们能够准确聚焦和成像的关键步骤。以下是详细的标定步骤和可能的结果,同时考虑了不同光照条件和镜头光圈大小等因素对…...

C# 利用XejeN框架源码,编写一个在 Winform 界面上的语法高亮的编辑器,使用 Monaco 编辑器
析锦基于Monaco技术实现的Winform语法高亮编辑器 winform中,我们有时需要高亮显示基于某种语言的语法编辑器。 目前比较强大且UI现代化的,无疑是宇宙最强IDE的兄弟:VS Code。 类似 VS Code 的体验,可以考虑使用 Monaco Editor&a…...
03- jQuery事件处理和动画效果
1. jQuery的事件处理 1.1 绑定事件处理函数 on() 将一个或多个事件的处理方法绑定到被选择的元素上。on()方法适用于当前或未来的元素,如用脚本创建的新元素。 $(selector).on(event,childSelector,data,function) 参数描述event必需。规定要从被选元素添加的一…...

RabbitMQ 入门
目录 一:什么是MQ 二:安装RabbitMQ 三:在Java中如何实现MQ的使用 RabbitMQ的五种消息模型 1.基本消息队列(BasicQueue) 2.工作消息队列(WorkQueue) 3. 发布订阅(Publish、S…...

物联网协议应用
目录 前言一、WIFI简介二、NTP协议2.1 NTP简介2.2 NTP实现 三、HTTP协议3.1 HTTP协议简介3.2 HTTP服务器 四、MQTT协议4.1 MQTT协议简介4.1.1 MQTT通信模型4.1.2 MQTT协议实现原理4.1.3 MQTT 控制报文 4.2 移植MQTT协议 前言 本文主要介绍一下物联网协议如NTP协议、HTTP协议和M…...

十分钟学会微调大语言模型
有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型,让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂,不是我们业余玩家能搞的,如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力,可以进行微调训练。 本文…...
结合简单工厂和工厂方法模式:实现灵活的对象创建
前言 在软件开发过程中,创建对象的方式直接影响代码的灵活性和可维护性。设计模式提供了一种解决复杂问题的方法,其中简单工厂模式和工厂方法模式是两种常用的创建型模式。在这篇文章中,我们将结合这两种模式,通过一个实际案例&a…...

网抑云特殊版,登录即永久
前言 今天分享一款特殊版本的音乐软件,相信大家在听网抑云的时候会有两大烦恼, 一是歌曲需要开通VIP才可以收听,不管怎么说也是国内厂商普遍操作 但是第二种烦恼你万万想不到的是,开通了会员后,惊奇的发现ÿ…...

Kotlin 实战小记:No-Arg 引用解决 No constructor found的问题
一、问题 新的项目试用一下kotlin, 调用数据库查询数据的时候报了这个问题:org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.executor.ExecutorException: No constructor found in com.neusoft.collect.entity.cm.CmRoom matc…...
HTML(5)——列表表格
列表 无序列表 作用:布局排列整齐的不需要规定顺序的区域。 标签:ul嵌套il,ul是无序列表,li是列表条目 注:ul标签只能包裹li标签,li标签可以包含任何内容 有序列表 作用:布局排列整齐的需…...

FreeBSD通过CBSD管理低资源容器jail来安装Ubuntu子系统实践
简介 FreeBSD、CBSD、Jail和Ubuntu,四者的组合方案可以说是强强联合,极具性价比和竞争力!同时安装简单方便,整体方案非常先进。 CBSD是为FreeBSD jail子系统、bhyve、QEMU/NVMM和Xen编写的管理层。该项目定位为一个综合解决方案…...

SpringCloud总结(springcloud alibaba)
目录 版本说明(很重要) springcloud alibaba对应组件版本说明 简述 spring cloud albaba 几大模块 周会讨论 - spring cloud alibaba每周都会有周会讨论,社区活跃 spring cloud alibaba官网 注册配置中心 简单介绍 nacos 步骤 示例代码 依赖…...

轻轻松松上手的LangChain学习说明书
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结~覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法,全文篇幅较长,共计50000字,可先码住辅助用于学习Langchain。 一、Langchain是什么? 如今各类AI…...
全面对比与选择指南:Milvus、PGVector、Zilliz及其他向量数据库
本文全面探讨了Milvus、PGVector、Zilliz等向量数据库的特性、性能、应用场景及选型建议,通过详细的对比分析,帮助开发者和架构师根据具体需求选择最合适的向量数据库解决方案。 文章目录 向量数据库概述向量数据库的关键功能向量数据库的扩展和选择向量…...
svm 超参数
https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/12932674.html https://wenku.baidu.com/view/b8a2c73cfd4733687e21af45b307e87100f6f861.html?wkts1718332423081&bdQuerysvm%E7%9A%84%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0 用交叉验证找到最好的参数 C 和γ 。使用 RBF 核时,…...

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签
文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…...
Java 语言特性(面试系列2)
一、SQL 基础 1. 复杂查询 (1)连接查询(JOIN) 内连接(INNER JOIN):返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...

超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...

聊聊 Pulsar:Producer 源码解析
一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台,以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中,Producer(生产者) 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...
1688商品列表API与其他数据源的对接思路
将1688商品列表API与其他数据源对接时,需结合业务场景设计数据流转链路,重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点: 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景:将1688商品信息…...

学校招生小程序源码介绍
基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码,专为学校招生场景量身打造,功能实用且操作便捷。 从技术架构来看,ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务,FastAdmin加速开发流程,UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序
一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

微信小程序云开发平台MySQL的连接方式
注:微信小程序云开发平台指的是腾讯云开发 先给结论:微信小程序云开发平台的MySQL,无法通过获取数据库连接信息的方式进行连接,连接只能通过云开发的SDK连接,具体要参考官方文档: 为什么? 因为…...
高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?
高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器,可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击,有效识别和清理一些恶意的网络流量,为用户提供安全且稳定的网络环境,那么,高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢?下面…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...