当前位置: 首页 > news >正文

CSRA2的LINUX操作系统24年11月2日上午上课笔记

几个查找命令:

.whereis:查看文件的路径,查看可执行文件的路径,一级相应文档路径。

.which:查看系统可执行的文件的路径,以及命令的别名等信息

.local:他会将linux中的所有文件的路径信息保存到数据库中,在数据库中查找文件

。优点:查询速度快

。缺点:新增的命令不会立即记录到数据库文件中。

# updatedb  # 更新数据。。。

du  -sh :查看系统中所有文件所占的大小

fin:

命令格式:find要查询的路径 选项 要查询的文件

# 根据文件尺寸查找

—size:根据文件尺寸查找

# nc:n字节  nk:n*1024字节  nM:n兆  nG:n*1024兆

# 根据文件的日期查找

-mtime  num:内容修改的时间 数字大小

# 根据文件类型查找  一般配合其他的选项使用

# find . -type f  # 查找当前目录下  所有文件类型是普通文件的文件

# 逻辑运算符

-a  逻辑与

-o 逻辑或

-not  逻辑非

相关文章:

CSRA2的LINUX操作系统24年11月2日上午上课笔记

几个查找命令: .whereis:查看文件的路径,查看可执行文件的路径,一级相应文档路径。 .which:查看系统可执行的文件的路径,以及命令的别名等信息 .local:他会将linux中的所有文件的路径信息保存到数据库中,在数据库中查…...

通过分解质因数求若干个数的最小公倍数

求最小公倍数的常规方法回顾 暴力枚举法 long long work(long long a,long long b) {for(long long imax(a,b);;i)if(i%a0&&i%b0)return i; }大数翻倍法 long long work(long long a,long long b) {if(a<b) swap(a,b);for(long long ia;;ia) // i 是 a 的倍数&#…...

数据库三范式(1NF、2NF、3NF)

1NF&#xff08;第一范式&#xff09; 定义&#xff1a;确保每一列都是原子值&#xff0c;即是不可分割的基础数据项。 所谓第一范式&#xff08;1NF&#xff09;是指在关系模型中&#xff0c;对于添加列的一个规范要求&#xff0c;所有的列都 应该是原子性的&#xff0c;即数…...

C语言_数据结构_顺序表

1. 本章重点 顺序表初始化顺序表尾插顺序表尾删顺序表头插顺序表头删顺序表查找顺序表在pos位置插入x顺序表删除pos位置的值顺序表销毁顺序表打印 2. 顺序表的概念及结构 顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构&#xff0c;一般情况下采用数组存储…...

Llama 3.2 Vision Molmo:多模态开源生态系统基础

编者按&#xff1a; 视觉功能的融入对模型能力和推理方式的影响如何&#xff1f;当我们需要一个既能看懂图像、又能生成文本的 AI 助手时&#xff0c;是否只能依赖于 GPT-4V 这样的闭源解决方案&#xff1f; 我们今天为大家分享的这篇文章&#xff0c;作者的核心观点是&#xf…...

【数据结构与算法】第6课—数据结构之栈

文章目录 1. 栈2. 栈的初始化和栈的销毁3. 入栈和出栈&#xff08;压栈&#xff09;4. 取栈顶元素并打印5. 栈的练习题5.1 有效的括号 1. 栈 栈&#xff1a;也是一种线性表&#xff0c;其数据结构与动态顺序表的数据结构类似栈分为栈顶和栈底&#xff0c;在栈中&#xff0c;插入…...

开源全站第一个Nextron(NextJS+electron)项目--NextTalk:一款集成chatgpt的实时聊天工具

NextTalk 简介 该项目是一个基于Nextron(NextJSElectron)的桌面端实时聊天工具。 但由于使用了NextJS中的ssr及api route功能&#xff0c;该程序只能在开发环境运行。 关于生产版本&#xff1a;我将其网页端部分分离&#xff0c;并用Pake将其打包成桌面端&#xff0c;生产体…...

多样化的编程模型:并发与并行策略

因为经常看着某些框架设计的编程模型很晕&#xff0c;所以自己梳理总结了一下编程模型的分类&#xff0c;总共六个大类&#xff0c;基本所有常见框架设计的编程模型都是基于这六个大类来实现的&#xff0c;如果有错误的地方&#xff0c;请见谅并不吝赐教&#xff0c;感谢&#…...

npm入门教程2:npm历史

一、起源与诞生 时间背景&#xff1a;npm的诞生与Node.js的兴起紧密相关。Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境&#xff0c;它允许JavaScript代码在服务器端运行。随着Node.js的流行&#xff0c;开发者们对于包管理和依赖解决的需求日益增长。诞生&#xff1a…...

Cuebric:用AI重新定义3D创作的未来

一、简介 Cuebric 是一家成立于2022年夏天的好莱坞创新公司,致力于为电影、电视、游戏和时尚等行业提供先进的AI多模态SaaS平台。自2024年1月正式推出以来,Cuebric 已经在市场上获得了广泛的认可和积极的反馈。目前,该平台正处于1.0版本的beta测试阶段,已募集约50万美元的…...

前端react常见面试题目(basic)

1. 如果 React 组件的属性没有传值&#xff0c;它的默认值是什么? 如果一个 React 组件的属性&#xff08;props&#xff09;没有传值&#xff0c;那么它的默认值会是 undefined。你可以通过组件内部的逻辑来设置默认值&#xff0c;比如使用逻辑运算符或者 ES6 的默认参数。 …...

机器人技术基础(4章逆运动解算和雅克比矩阵)

逆运动解算&#xff1a; 雅克比矩阵&#xff1a; 将动力学分析转向运动的物体 下图中的 n o y 反映了机器人的姿态矩阵&#xff0c; 最后一列 p 反应了机器人在空间中的位置&#xff1a;...

OpenGL入门002——顶点着色器和片段着色器

文章目录 一些概念坐标转换阶段顶点着色器片段着色器VBOVAO 实战简介main.cppCMakeLists.txt最终效果 一些概念 坐标转换阶段 概述&#xff1a; 模型空间、世界空间、视图空间和裁剪空间是对象在3D场景中经历的不同坐标变换阶段。每个空间对应渲染管道的一个步骤&#xff0c;…...

[数组排序] LCR 164. 破解闯关密码

文章目录 1. 题目链接2. 题目大意3. 示例4. 解题思路5. 参考代码 1. 题目链接 LCR 164. 破解闯关密码 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 2. 题目大意 描述&#xff1a;给定一个非负整数数组 nums。 要求&#xff1a;将数组中的数字拼接起来排成一个数&#xff0c;打印…...

05 Django 框架模型介绍(一)

文章目录 1、Django 模型简介2、Django 中创建并使用模型&#xff08;1&#xff09;新加一个名为 myapp 的应用&#xff08;2&#xff09;定义模型类&#xff08;2&#xff09;激活模型类&#xff08;3&#xff09;创建数据库迁移文件&#xff08;4&#xff09;应用迁移文件 3、…...

【简道云 -注册/登录安全分析报告】

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击&#xff0c;存在如下安全问题&#xff1a; 暴力破解密码&#xff0c;造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题&#xff0c;影响业务及导致用户投诉带来经济损失&#xff0c;尤其是后付费客户&#xff0c;风险巨大&#xff0c;造成亏损无底洞…...

【C++题解】1970. 判断是什么字符

欢迎关注本专栏《C从零基础到信奥赛入门级&#xff08;CSP-J&#xff09;》 问题&#xff1a;1970. 判断是什么字符 类型&#xff1a;字符串、字符型 题目描述&#xff1a; 从键盘读入一个字符&#xff0c;有可能是大写字母、小写字母、数字中的一种&#xff0c;请编程判断&…...

Python自动化操作Word文档详解

在日常办公和数据处理中&#xff0c;我们经常需要处理Word文档。手动操作Word文档可能会非常繁琐和耗时&#xff0c;而使用Python可以实现自动化操作&#xff0c;提高工作效率。本文将详细介绍如何使用Python自动化操作Word文档&#xff0c;包括读取、写入、修改和格式化等操作…...

常用滤波算法(二)-中位值滤波法

文章目录 一、中位值滤波法简介二、C语言实现中位值滤波法三、程序说明信号初始化&#xff1a;滤波窗口大小&#xff1a;内存分配&#xff1a;中位值滤波函数&#xff1a;中位值计算函数&#xff1a;内存释放&#xff1a; 四、总结 中位值滤波法&#xff0c;作为一种非线性滤波…...

HCIP--以太网交换安全(总实验)

实验背景 假如你是公司的网络管理员&#xff0c;为了提高公司网络安全性&#xff0c;你决定在接入交换机部署一些安全技术&#xff1a;端口隔、端口安全、DHCP snooping、IPSG。 实验拓扑图 实验的要求&#xff1a; 1.在R1、R2连接在GE0/0/1和GE0/0/2接口下&#xff0c;均划…...

RT-DETR实战入门:从环境搭建到YOLO数据集转换COCO格式

1. RT-DETR环境搭建&#xff1a;避坑指南 刚接触RT-DETR时&#xff0c;环境配置是最容易翻车的第一关。我最初尝试时&#xff0c;因为没注意torch版本兼容性问题&#xff0c;浪费了整整两天时间。这里分享几个关键细节&#xff1a; 首先是PyTorch版本选择。官方推荐使用torch 2…...

CentOS7下SSD性能调优实战:iostat与dd命令的黄金组合

CentOS7下SSD性能调优实战&#xff1a;iostat与dd命令的黄金组合 在当今数据驱动的时代&#xff0c;存储性能往往成为系统瓶颈的关键所在。对于使用CentOS7系统的运维工程师来说&#xff0c;如何充分释放SSD硬件的性能潜力&#xff0c;是一个既具挑战性又充满成就感的技术课题。…...

别再只用Set5了!超分辨率模型训练,这5个开源数据集(DIV2K、Flickr2K等)的实战配置与对比

超分辨率模型训练&#xff1a;5个开源数据集的深度实战指南 在超分辨率研究领域&#xff0c;数据集的选择往往决定了模型性能的上限。许多开发者习惯性地使用Set5、Set14等小型数据集&#xff0c;却忽略了更丰富的数据资源可能带来的性能突破。本文将深入解析DIV2K、Flickr2K、…...

OpenClaw任务编排:GLM-4.7-Flash驱动复杂工作流

OpenClaw任务编排&#xff1a;GLM-4.7-Flash驱动复杂工作流 1. 为什么需要任务编排&#xff1f; 去年我接手了一个重复性极高的数据整理工作——每周需要从十几个不同来源收集数据&#xff0c;清洗后生成可视化报告。最初尝试用Python脚本自动化&#xff0c;但随着需求变化&a…...

Deepfake Offensive Toolkit Docker部署:跨平台解决方案详解

Deepfake Offensive Toolkit Docker部署&#xff1a;跨平台解决方案详解 【免费下载链接】dot The Deepfake Offensive Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dot/dot Deepfake Offensive Toolkit&#xff08;简称dot&#xff09;是一款功能强大的深度学习…...

SQLancer:自动化数据库测试的效能革命

SQLancer&#xff1a;自动化数据库测试的效能革命 【免费下载链接】sqlancer Automated testing to find logic and performance bugs in database systems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlancer 在数据库系统的开发与维护中&#xff0c;逻辑缺陷和性能…...

如何高效配置Unity插件框架:BepInEx完整实战指南

如何高效配置Unity插件框架&#xff1a;BepInEx完整实战指南 【免费下载链接】BepInEx Unity / XNA game patcher and plugin framework 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/be/BepInEx BepInEx是一款专为Unity游戏设计的插件框架和补丁工具&#xff0c;能够…...

Wan2.2-I2V-A14B部署教程:系统盘50GB+数据盘40GB最小化配置实操

Wan2.2-I2V-A14B部署教程&#xff1a;系统盘50GB数据盘40GB最小化配置实操 1. 镜像概述与核心特性 Wan2.2-I2V-A14B是一款专为文生视频任务优化的私有部署镜像&#xff0c;特别针对RTX 4090D 24GB显存显卡进行了深度优化。这个镜像最大的特点是开箱即用&#xff0c;内置了完整…...

语义分割竞赛必备:5种Loss函数组合效果对比(含Dice+Focal Loss调参指南)

语义分割竞赛进阶&#xff1a;5种损失函数组合实战评测与调参策略 在Kaggle等数据竞赛中&#xff0c;语义分割任务的性能提升往往取决于损失函数的巧妙选择与组合。不同于常规分类任务&#xff0c;多类别像素级预测需要处理极端类别不平衡、边界模糊等独特挑战。本文将深入剖析…...

从南邮实验报告看数据结构:顺序表、链表、二叉树、图,这些实验到底在练什么?

解码数据结构实验&#xff1a;从顺序表到图算法的编程思维进阶之路 当你第一次翻开数据结构实验手册&#xff0c;看到那些关于顺序表、链表、二叉树和图算法的题目时&#xff0c;是否曾困惑过这些看似枯燥的操作练习究竟能带来什么实际价值&#xff1f;南邮的这一系列实验设计绝…...