unzip weblogic-linux_all.zip

时间: 2023-05-10 17:00:25 浏览: 35
unzip weblogic-linux_all.zip是一条Linux命令,用于解压缩名为weblogic-linux_all.zip的zip压缩包。在执行此命令前,需要确保该zip压缩包已经下载到相应目录下。可以通过cd命令进入相应目录,例如cd /home/user/Downloads。 执行unzip weblogic-linux_all.zip命令后,系统会开始解压缩该zip压缩包,将其中的文件解压到当前目录下。解压完毕后,可以使用ls命令列出当前目录下的所有文件,检查解压缩是否成功。 weblogic-linux_all.zip通常包含了WebLogic服务器安装程序和其他相关文件。在解压缩完成后,可以根据需要执行相应的安装程序,进行WebLogic服务器的安装和配置。 值得注意的是,unzip命令只适用于zip格式的压缩包。如果要解压其他格式的压缩包,需要使用相应的命令,例如tar命令用于解压tar.gz格式的压缩包。
相关问题

unzip apache-maven-3.6.3.zip

这条命令是解压apache-maven-3.6.3.zip文件的命令,您可以按照以下步骤操作: 1. 打开终端。 2. 进入您保存apache-maven-3.6.3.zip文件的目录。 3. 输入以下命令解压文件: ``` unzip apache-maven-3.6.3.zip ``` 4. 解压完成后,您会在当前目录下看到一个名为apache-maven-3.6.3的文件夹。 5. 现在,您可以将apache-maven-3.6.3文件夹移动到您喜欢的目录中,并在需要时使用Maven构建和管理项目。 提示:如果您在使用这个命令时遇到错误,可以尝试使用sudo权限,即: ``` sudo unzip apache-maven-3.6.3.zip ```

将下列命令写成一个可以在linux运行的脚本cd /data/weblogic/utils/bsu/cache_dir/ rm -rf README.* chown -R weblogic:weblogic p34900723_1036_Generic.zip unzip p34900723_1036_Generic.zip su - weblogic cd /data/weblogic/utils/bsu/ sh bsu.sh -remove -patchlist=RAWM -prod_dir=/data/weblogic/wlserver_10.3 sh bsu.sh -install -patch_download_dir=/data/weblogic/utils/bsu/cache_dir -patchlist=P8S7 -prod_dir=/data/weblogic/wlserver_10.3

可以使用以下脚本将上述命令保存为可在Linux上运行的脚本: ``` #!/bin/bash cd /data/weblogic/utils/bsu/cache_dir/ rm -rf README.* chown -R weblogic:weblogic p34900723_1036_Generic.zip unzip p34900723_1036_Generic.zip su - weblogic cd /data/weblogic/utils/bsu/ sh bsu.sh -remove -patchlist=RAWM -prod_dir=/data/weblogic/wlserver_10.3 sh bsu.sh -install -patch_download_dir=/data/weblogic/utils/bsu/cache_dir -patchlist=P8S7 -prod_dir=/data/weblogic/wlserver_10.3 exit 0 ``` 注意,为了执行su命令,您需要在运行脚本时输入root用户的密码。如果您想避免这种情况,可以使用sudo命令来运行脚本。

相关推荐

最新推荐

Linux WAS8.5.5安装手册.doc

unzip InstalMgr1.6.2_LNX_X86_64_WAS_8.5.5.zip -d installManager 2.编辑install.xml文件 进入安装包目录cd installManager,编辑install.xml文件,编辑后的文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...

城轨列车,全球市场总体规模,前14大厂商排名及市场份额

城轨列车,全球市场总体规模,前14大厂商排名及市场份额

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性算法

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址:fengweixin@bupt.edu.cn,wangyuanjiang@megvii.com{malihua,yuanye,zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架,教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征,通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而,在不同的训练阶段,教师的输出可以在相同的实例中显著变化,引入意外的噪声,并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 , 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC(Temporal Knowledge Consis- tency)。具体来说,我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息,根据其重要性学习实例的时间一致性。

create or replace procedure这句语句后面是自定义么

### 回答1: 是的,"create or replace procedure"语句后面应该跟着自定义的存储过程名。例如: ```sql create or replace procedure my_procedure_name ``` 这里"my_procedure_name"是你自己定义的存储过程名,可以根据具体需求进行命名。 ### 回答2: 不完全是自定义。在Oracle数据库中,"CREATE OR REPLACE PROCEDURE"是一条SQL语句,用于创建或替换一个存储过程。关键词"CREATE"表示创建新的存储过程,关键词"OR REPLACE"表示如果该存储过程

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind,英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而,这些性能增益是以大的计算成本来实现的,其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标,对比检测,任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号,从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度,同时需要高达10少训练特别是,我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当,SEER是迄今为止最大的自监督系统之一,它使用了1000多个预训练数据。最后,我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练,例如COCO中的图像,缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al

java 两个List<Integer> 数据高速去重

### 回答1: 可以使用 Set 来高效去重,具体代码如下: ```java List<Integer> list1 = new ArrayList<>(); List<Integer> list2 = new ArrayList<>(); // 假设 list1 和 list2 已经被填充了数据 Set<Integer> set = new HashSet<>(); set.addAll(list1); set.addAll(list2); List<Integer> resultList = new ArrayList<>(set); ``` 这样可以将两个 List 合并去重

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

增量学习的分离Softmax用于解决类增量学习中的遗忘和分类偏差问题

844SS-IL:用于增量学习的分离SoftmaxHongjoon Ahn1 *、Jihwan Kwak4 *、Subin Lim3、Hyeonsu Bang1、Hyojun Kim2和TaesupMoon4†1人工智能系,2电子电气工程系3韩国水原成均馆大学计算机工程系4韩国首尔国立大学电气与计算机工程系{hong0805,tnqls985,bhs1996,leopard101}@ skku.edu{jihwan0508,tsoon}@ snu.ac.kr摘要我们认为类增量学习(CIL)的问题,其中学习代理不断学习新的类增量到达的训练数据批次,并旨在预测到目前为止学习的所有类。该问题的主要挑战是灾难性遗忘,并且对于基于样本记忆的CIL方法,通常已知的是,遗忘通常由由于新类和旧类之间的数据不平衡(在样本记忆中)而注入的分类得分偏差引起。虽然已经提出了几种方法来通过一些附加的后处理来校正这种分数偏差,然而,尽管存在着对分数重新调整或平衡微调的不确定性,但尚未对这种偏差的根本原因进行系统�