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linux封装rm -rf指令,防止误删

对于一个linux新手,敲错指令是常有的事情,智者千虑必有一失,即使对于一个老司机来说,也难免会有操作失误的时候,而误删导致的后果往往是无法弥补的。...= "-rf" ];then #这里对-rf进行处理,因为mv指令后面没有-rf参数 echo "[${i}] do not exist" fi else...suffix}_${RANDOM} echo "[${i}] delete completed" fi done 2.cleartrash.sh 用于定期清理回收站(因为对rm -rf...bin/sh trashdir=/trash cd ${trashdir} find ./ -mtime +3 -exec 'rm' -rf {} \; #找到回收站中修改日期大于3天的文件...指令后确实可以避免误删,但是如果执行带单引号的’rm’ -rf操作,就会调用系统原先的删除功能,不经过封装脚本,直接删除文件。

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linux封装rm -rf指令,防止误删(转)

对于一个linux新手,敲错指令是常有的事情,智者千虑必有一失,即使对于一个老司机来说,也难免会有操作失误的时候,而误删导致的后果往往是无法弥补的。...= "-rf" ];then #这里对-rf进行处理,因为mv指令后面没有-rf参数 echo "[${i}] do not exist" fi else...suffix}_${RANDOM} echo "[${i}] delete completed" fi done 2.cleartrash.sh 用于定期清理回收站(因为对rm -rf...bin/sh trashdir=/trash cd ${trashdir} find ./ -mtime +3 -exec 'rm' -rf {} \; #找到回收站中修改日期大于3天的文件...指令后确实可以避免误删,但是如果执行带单引号的’rm’ -rf操作,就会调用系统原先的删除功能,不经过封装脚本,直接删除文件。

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Linux系统实验 rm -rf * 及如何抢救和预防

想必大家都听说过一个笑话:一个程序员去公司面试,面试官让他随便写个shell脚本看看 结果程序员在公司机器上写了个简单的 rm -rf /* 然后就开始看到系统开始从根目录开始删除 开始报一些无法删除的错误.../dev/shm:这个目录是linux下一个利用内存虚拟出来的一个目录,这个目录中的文件都是保存在内存中,而不是磁盘上。 其大小是非固定的,即不是预先分配好的内存来存储的。...(shm == shared memory) dev/pts/ptmx ptmx 虚拟终端相关文件 系统不让删除 image.png Linux终端: 另外sys目录下的一些系统文件包括, 挂载的磁盘信息等...,root也是没有权限删除的, 其余的文件夹 opt mnt home root等等 统统被删除 image.png Linux挣扎了一下:sys/block的块设备不让删除、 nfs文件系统的缓存、...挂载记录、锁等不让删除 ============== rm -rf /* 运行完之后 删除完成之后,我们在根目录下看一下: ls 命令已经没有了,这是因为存放命令的/bin目录下的所有二进制命令文件都被删除了

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如果我在 Linux 上运行“sudo rm -rf ”会发生什么?

Linux 中的根目录 (/) 是什么?root 是 Linux 系统内所有子目录的父目录(层次结构中的顶部),包含与系统驱动器、引导文件、配置或用户目录相关的文件。...rm命令的作用Linux系统中的rm命令用于从命令行中删除指定的文件或目录。例如,下面,我在我的主目录中创建了一个目录来演示 rm 命令在 Linux 中的工作。...$ mkdir mydir现在在Linux中,每当你尝试删除一个目录时,它都会提示目标“是一个目录”,如下图所示。...要绕过此限制,请使用-rf选项在不提示确认或显示错误消息的情况下强制删除目录,如下所示。$ rm -rf mydir/执行上述命令mydir将从您当前的位置删除 没有任何确认或错误。...如果我在 Linux 上运行“sudo rm -rf /”会发生什么?rm -rf如果您是 root 用户,sudo无论有无运行都会发生什么,它会删除您的系统文件吗?让我们通过执行来找出答案。

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RF、GBDT、XGBoost面试级整理

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。   ...在构建决策树的时候,RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝;在对预测输出进行结合时,RF通常对分类问题使用简单投票法,回归任务使用简单平均法。   ...RF和Bagging对比:RF的起始性能较差,特别当只有一个基学习器时,随着学习器数目增多,随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。...RF的缺点:在噪声较大的分类或者回归问题上回过拟合。 2、GBDT   提GBDT之前,谈一下Boosting,Boosting是一种与Bagging很类似的技术。...2.2 优缺点   GBDT的性能在RF的基础上又有一步提升,因此其优点也很明显,1、它能灵活的处理各种类型的数据;2、在相对较少的调参时间下,预测的准确度较高。

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