在运维Linux服务器时,会碰到需要查看硬盘空间的情况,这时候,通常会使用df -lh命令来检查每个挂载了文件系统的硬盘的总量和已使用量,或者,可以使用du -sh [directory]命令来统计某个目录下所有文件的空间占用。 在使用df、du命令时,常常会遇到统计的硬盘使用情况不一致的问题。比如du统计根目录下文件总共大小为2G,而df判断挂载在根目录的硬盘已用空间达到了3G,20G甚至更多。发生这种情况,有以下三种原因: 1.预留空间 为 了预防紧急情况,linux ext文件系统会预留部分硬盘空间,
关于如果用pandas库来实现数据集之间合并的文章其实说少也不算少,不过小编总是感觉它们写的算不上完善,所以今天打算来整理与总结一下,本文大概的结构是
选择适当的文件系统可以使磁盘空间的利用率更高并提高性能。Linux下常用的文件系统有Ext2、Ext3、Ext4、Btrfs等,其中Btrfs相对比较新,支持快照、检查和修复能力。使用Btrfs文件系统可以通过压缩减小磁盘空间的使用,但是需要注意的是,压缩会增加CPU的开销和IO延迟。
在Linux下查看磁盘空间使用情况,最常使用的就是du和df了。然而两者还是有很大区别的,有时候其输出结果甚至非常悬殊。 1. 如何记忆这两个命令 du-Disk Usage df-Disk Free 2. df 和du 的工作原理 2.1 du的工作原理 du命令会对待统计文件逐个调用fstat这个系统调用,获取文件大小。它的数据是基于文件获取的,所以有很大的灵活性,不一定非要针对一个分区,可以跨越多个分区操作。如果针对的目录中文件很多,du速度就会很慢了。 2.2 df的工作原理 df命令使用的事s
目的:将tif格式的遥感图片转换为jpg,匹配下级的I/O操作 why:其实基于linux的convert命令集合bash可以做到普通的tif转jpg,但是对于遥感的图片,也就是栅格数据是不支持这样的转换的,好像是因为tif的格式是32位的,但是普通的图片只有8位数。
Pandas 提供的一个基本特性,是内存中的高性能的连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库,那么你应该熟悉这种类型的数据交互。它的主要接口是pd.merge函数,我们将看到几个在实践中如何工作的例子。
计算机打开电源后,首先是BIOS开机自检,按照BIOS中设置的启动设备(通常是硬盘)来启动。操作系统接管硬件后,首先读入/boot目录下的文件。
操作系统:CentOS 6.8 x64 使用 df -h 命令,看见 / 根目录下磁盘空间已满(100%),于是手动清理大日志文件。
作者:matrix 被围观: 3,730 次 发布时间:2019-09-20 分类:Linux | 无评论 »
该文章介绍了Linux系统中用户和用户组管理的基本知识,包括用户账号、用户组、UID和GID的概念,以及使用命令行和图形界面管理用户和用户组的技巧。同时,还介绍了Linux系统中文件权限设置和文件所有者/所属用户/其他用户的区别,以及如何使用命令行工具进行文件权限管理的技巧。
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群,使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载) 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验,很多初学的朋友对大数据挖掘,数据分析第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
操作完成后,是否要消耗掉我们的一些磁盘空间?需要的话,大概能消耗多少?嗯,是的,这个问题简单的超乎你的想象,但是不知道你否能给你自己一个满意的答案。
windows云硬盘扩容有以下两种场景需求: 1. 对于新增的容量空间,建立独立的新分区,老的分区保持不变。 2. 扩容旧的分区至新增的空量空间,并且保持老分区的数据不丢失。 以上两种场景,在您的windows云硬盘升级成功之后(看到云硬盘容量变化),都可以通过windows下的分区扩容工具—-分区助手,完成分区扩容,并且保证原数据不会丢失。(可以到腾讯电脑管家里的软件管理下载安装分区助手5.2)。 以下分别介绍两种场景下的操作流程:
近日,Linux git中发布一个commit补丁,该补丁对应的漏洞是一个本地提权漏洞CVE-2019-8912,漏洞影响范围较广。根据git中的commit信息可知,该漏洞出现在内核’crypto/af_alg.c’中的af_alg_release函数中,可以通过sockfs_setattr函数触发,漏洞类型是use after free,可以导致本地代码执行进行权限提升。
为指引 Pandas 未来开发方向,Pandas 官方团队于 2019 年夏搞了一次调研,这次调研历时 15 天,共有 1250 条反馈数据。问卷数据保存在 data 文件夹的 2019.csv.zip 文件里。
发现一台服务器的磁盘空间不足,需要进行处理,登录后发现磁盘使用率已经100%,操作删除了一些文件和日志信息后,查看空间仍然没有变化。
在Linux系统中所有的设备都会以文件的形式存储。设备一般保存在/dev目录下面,以sda、sda1、sda2 …,sdb、sdb1…,hda,hdb。现在的设备一般都是sd命名,以前的很老的硬盘是以ha命名。
我在知乎和公众号上都提到过,我 2012 在腾讯工作的时候写过一篇《Linux文件系统十问》。总有人问我这篇文章在哪里能看到,如今外网唯一的正版链接-腾讯学堂也挂了,网上能搜到的全是盗版。所以今天我干脆就正式给大家发一遍。
Playwright和Selenium都是用于Web UI自动化测试的工具,但是它们有一些不同的特点和功能。
Linux系统在我们正式转到算法这个行业的时候,就成为了我们必须要会用的一种系统了。
在Linux系统中,磁盘是一种用于存储数据的物理设备,可以是传统的硬盘驱动器(HDD)或固态硬盘(SSD)。Linux将磁盘设备视为块设备,它们通常以文件形式表示在 /dev 目录下。
01-启动阶段 import os import pandas as pd import numpy as np # 显示当前工作路径 os.getcwd() # 罗列当前路径下的所有文件 os.listdir() # 改变工作目录 os.chdir("/PATH/TO/SAMSHARE") # 初始化基础目录 data_path = './02_data/' save_path = './03_model/' output_path = './04_output/' 02-导入数据 # 读取
系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5
1、高性能,官方号称 100x faster,因为可以全内存运行,性能提升肯定是很明显的;
rootfs(根文件系统)是挂载在容器根目录上,用来为容器进程提供隔离后执行环境的文件系统,就是所谓的“容器镜像”。所以,一个最常见的 rootfs,或者说容器镜像,会包括如下所示的一些目录和文件,比如 /bin,/etc,/proc 等等:
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在的图片,我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片,我自己认为难度系数很高,我仅仅用了64个文字形容词就生成了她,很有初恋的感觉,符合审美观,对于计算机来说她是一组数字,可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了,我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦,可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章,每个人的写法都不同,但是都是适合自己理解的方案,我是用于教学的,故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习,期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多,只要我测试出新的用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您的三连支持与帮助。
今日锦囊 特征锦囊:这份数据清洗Checklist,让开发过程更加高效 当我们拿到一批原始数据的时候,有一些我们是必须要执行的套路,也就是一些典型的数据初步分析工作流程,如果有这么一份Checklis
在 Windows 操作系统中,不同的分区可以理解为对应不同的盘符,例如可以将硬盘分为C盘、D盘等,如果接入了新的硬盘,则可分为E盘、F盘。
目录 一、数据准备 二、缺失值处理 三、清洗数据 四、聚类分析 五、结果评估与分析 一、数据准备 本次实验,是通过实验方法,练习数据清洗方法和聚类分类,使用工具
Linux中ldd命令主要用于查看程式运行所需的共享库,那么ldd命令具体要如何使用呢?下面小编就给大家介绍下Linux下ldd命令的使用方法,感兴趣的朋友一起来学习下吧。
今天小编来和大家分享几个Pandas实战技巧,相信大家看了之后肯定会有不少的收获。
touch file_name创建文件。如果文件已存在,可以修改文件的末次修改时间
记录Ubuntu18.04 桌面版系统下实现某个磁盘挂载到自己想要的目录下,内容参考网上教程,此处为自己操作记录。
算术运算是最基本的运算,看起来很简单,但也有一些需要注意的地方,本文中会依次介绍。
在我们日常接触到的Python中,狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话,可以分为三种。
1、重复值处理 把数据结构中,行相同的数据只保留一行。 函数语法: drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv('D://PDA//4.3//data.csv') df #找出行重复的位置 dIndex = df.duplicated() #根据某些列,找出重复的位置 dIndex = df.duplicated('id') dIndex = df.duplic
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
文件系统的特性 磁盘分区完毕后需要进行格式化,操作系统才能使用这个分区。 不同操作系统能够使用的文件系统是不同的,例如:Windows98以前使用FAT/FAT16文件系统,Windows2000以后使用NTFS文件系统,Linux使用Ext2文件系统。在分区完成之后,要使得操作系统能够识别文件系统,就需要进行格式化,把分区格式化成某一个操作系统能够识别的文件系统。 一般来说,一个分区中装一个文件系统,但是现在技术发展了,一个分区可以装多个文件系统,也能将多个分区合并成一个文件系统。一个文件系统可以
Linux是目前应用最广泛的服务器操作系统,基于Unix,开源免费,由于系统的稳定性和安全性,市场占有率很高,几乎成为程序代码运行的最佳系统环境。
1、查看硬盘分区情况和各分区挂载情况 fdisk -l df -h 📷 2、将未分区空间进行分区 # 磁盘命令操作: # a toggle a bootable flag # b edit bsd disklabel # c toggle the dos compatibility flag # d delete a partition # g create a new empty GPT partition table # G create an IRIX (SGI) partit
pd.set_option('display.height', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 500) pd.set_option('display.max_columns', 500) pd.set_option('display.width', 1000)
之前在玩板子时每次烧录镜像都是先烧录 uboot 到 SD 卡 8k 偏移处,再拷贝 zImage 镜像文件和 sun8i-v3s-licheepi-zero-dock.dtb 设备树文件到 sd 卡的 kernel 分区,再把 rootfs.tar 解压到 SD 卡的 rootfs 分区,总的来说感觉有些麻烦,因此本文将制作一个 img 镜像文件可以在 windows 下直接用 Win32DiskImager 一键烧录,或者在 linux 下直接使用 dd 烧录。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
磁盘的分区主要分为基本分区(primary partion)和扩充分区(extension partion)两种,基本分区和扩充分区的数目之和不能大于四个。且基本分区可以马上被使用但不能再分区。扩充分区必须再进行分区后才能使用,也就是说它必须还要进行二次分区。那么由扩充分区再分下去的是什么呢?它就是逻辑分区(logical partion),况且逻辑分区没有数量上限制。
为了更好地掌握数据科学必备库Pandas的基本使用,本文通过精灵宝可梦的数据集实战,我们一起过一遍Pandas的基本操作,文中的代码都附有注释,并给出了结果的配图。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-bak-system-file.html
在Linux中我们可以使用ll或者ls –l命令来显示一个文件的属性以及文件所属的用户和组,如:
du与df du(estimate file space usage) df(report file system disk space usage) df 查看磁盘容量 df 加上-h参数 更方便的查看 human-readable df -h du 查看目录的容量 # 默认同样以 块 的大小展示 du # 加上`-h`参数,以更易读的方式展示 du -h du -h #同--human-readable 以K,M,G为单位,提高信息的可读性。 du -a #同--all 显示目录中所有文件的大小。 d
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