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Linux的运行等级 (run level)与目标(target)

在老的 Linux 发行版本中,系统运行分成不同的运行级别(run level),不同的级别所启动的服务搭配有所不同。...较新的 Linux 发行版本,比如 CentOS 7+,已经将运行级别替换成另一个新的概念--目标(target)。本文会为大家做一个比较,并对两者间的区别做以诠释。...Linux 的运行级别是个类似的机制,不同的运行级别有不同的作用: ?...在 Linux 早期,计算机的CPU是单核的,一次只能处理一项任务,所以 init 的设计有它的合理性。...可能很多老 Linux 用户还是比较习惯于用 init,但毕竟 systemd 是更一种更先进的技术和方式,大家还是应该更积极地去接受并学习它。

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linux shell:将蛇形命名法(snake-case)变量字符串转为驼峰命名法(camel-case)变量字符串

最近的工作有一个需求,需要利用linux shell脚本将_或-作连字符的变量名字符串转为驼峰命名法(camel-case)的字符串,其实吧,'_'做连字符的命名方式有专门的名字,蛇形命名法(snake-case...-'做连字符的命名方式也有专门的名字,脊柱命名法(spinal-case),也有叫kebab-case(kebab-烤肉串,也挺形象的).关于这些命名方式的由来本文未尾的参考资料1 2 3都有详细说明,...通过搜索引擎找到stackoverflow上找到了下面这个帖子4 与我的需求基本一样,是想把一个脊柱命名法(spinal-case)字符串转换为驼峰命名法(camel-case)的字符串。...答主给了3个解决方案 对于上面三个方案我都做了测试,在linux(bash),win32/msys2下三个方案都能正确转换,但是在macOS(Big Sur 11.4)下第二,三方案可以正确转换,...↩︎ 《Spinal Case to Camel Case》 ↩︎

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linux系统是未来_大小写敏感_case_sensitive_编程原生态

无能的标记而是 我们 努力的见证更是 我们 进步的阶梯 python 还是那样 大写 就是 大写小写 就是 小写一点错误 都不能有这也让我们 很安心 ☺️ 这种 区分大小写的特性 叫 大小写敏感case-sensitive...☺️添加图片注释,不超过 140 字(可选)oeasy.py中的代码 是 大小写敏感的shell中命令的执行 也是 大小写敏感的总之 都是 大小写敏感的 (case-sensitive)☺️成功!!!...linux vs windows vs mac目前主流操作系统中 linux 是开源的丰富的 软件资源添加图片注释,不超过 140 字(可选)还有 开源文化 作为基础云时代原生linux 功能强大 为了...自己的标准统信、麒麟 符合要求内核 也是 Linux添加图片注释,不超过 140 字(可选)各种容器技术 默认系统 都是linux也是 debian系的可以说linux内核是 实现 信息时代弯道超车的重要助力三剑合璧在...linux之上用vim编辑器编写python程序添加图片注释,不超过 140 字(可选)太酷啦~三大法宝在 原生态的 编程环境 体会 原汁原味的编程添加图片注释,不超过 140 字(可选)恭喜您 凑齐

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Kaggle赛题解析:逻辑回归预测模型实现

")# plots an axis lableplt.ylabel(u"密度") plt.title(u"各等级的乘客年龄分布") plt.legend((u'头等舱', u'2等舱',u'3等舱')...这个时候我们可能会有一些想法了: 不同舱位/乘客等级可能和财富/地位有关系,最后获救概率可能会不一样 年龄对获救概率也一定是有影响的,毕竟前面说了,副船长还说『小孩和女士先走』呢 和登船港口是不是有关系呢...Pclass属性,1等舱乘客最后获救的概率会上升,而乘客等级为3会极大地拉低这个概率。...等等,既然我们要做交叉验证,那我们干脆先把交叉验证里面的bad case拿出来看看,看看人眼审核,是否能发现什么蛛丝马迹,是我们忽略了哪些信息,使得这些乘客被判定错了。...再把bad case上得到的想法和前头系数分析的合在一起,然后逐个试试。 下面我们做数据分割,并且在原始数据集上瞄一眼bad case: 我们判定错误的 bad case 中部分数据如下: ?

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Kaggle赛题解析:逻辑回归预测模型实现

")# plots an axis lableplt.ylabel(u"密度") plt.title(u"各等级的乘客年龄分布") plt.legend((u'头等舱', u'2等舱',u'3等舱')...这个时候我们可能会有一些想法了: 不同舱位/乘客等级可能和财富/地位有关系,最后获救概率可能会不一样 年龄对获救概率也一定是有影响的,毕竟前面说了,副船长还说『小孩和女士先走』呢 和登船港口是不是有关系呢...Pclass属性,1等舱乘客最后获救的概率会上升,而乘客等级为3会极大地拉低这个概率。...等等,既然我们要做交叉验证,那我们干脆先把交叉验证里面的bad case拿出来看看,看看人眼审核,是否能发现什么蛛丝马迹,是我们忽略了哪些信息,使得这些乘客被判定错了。...再把bad case上得到的想法和前头系数分析的合在一起,然后逐个试试。 下面我们做数据分割,并且在原始数据集上瞄一眼bad case: 我们判定错误的 bad case 中部分数据如下: ?

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