linux命令面试题目

时间: 2023-09-29 12:05:59 浏览: 45
在Linux命令的面试中,常见的问题包括但不限于以下几个方面: 1. 基本的命令操作: - 如何查看当前目录下的文件和文件夹? - 如何创建一个新的目录? - 如何删除一个文件? - 如何复制文件夹及其内容到另一个位置? 2. 文件和目录权限管理: - 如何查看文件或目录的权限? - 如何修改文件或目录的权限? - 如何将一个文件的所有者更改为另一个用户? 3. 进程管理: - 如何查看当前运行的进程? - 如何结束一个正在运行的进程? - 如何使用后台运行一个进程? 4. 网络相关: - 如何查看当前系统的IP地址? - 如何测试网络连接的连通性? - 如何查看正在运行的网络服务? 以上仅是一些常见的问题,实际的Linux命令面试可能还会涉及到更多的内容。建议在面试前仔细复习和熟悉Linux系统的常用命令,并通过自己的理解和实践来回答面试官的问题。
相关问题

linux面试题必会题目

1. Linux 文件系统结构和文件类型。 2. 常用的 Linux 命令,如 ls, cd, cp, rm, mv, mkdir, rmdir, touch 等。 3. Linux 用户和权限管理。 4. Linux 常用编辑器(vi, emacs, nano)。 5. Linux 系统日志和监控工具。 6. Linux 进程管理,包括 ps, top, kill, free, uptime, vmstat, netstat 等。 7. Shell 和 Shell 脚本编程。 8. Linux 网络配置和管理。 9. Linux 磁盘管理,包括磁盘分区,格式化,磁盘容量监控。 10. Linux 软件安装和管理。

linux运维面试题实习

在Linux运维面试中,常常会涉及到以下方面的问题: 1. Linux系统和Shell脚本:包括对Linux系统的基本操作和常用命令的了解,如sed、rsync、find等。此外,还包括对脚本编写的理解,如如何修改文件内容、定时任务的设置等。 2. 存储和网络协议:涉及到Linux系统与存储设备的连接和管理,如需要安装什么软件来连接存储、常用的磁盘分区命令、常用的RAID类型以及区别、主机与存储连接的协议等。 3. 虚拟化和云计算:主要是与虚拟化技术相关的问题,如KVM虚拟机的快照创建、VMware的集群配置和功能区别等。 4. 网络和安全:涉及到网络配置和安全相关的问题,如设置路由的命令、网络接口绑定后MAC地址的变化、密码策略的修改、防火墙的配置等。 5. 性能和故障排查:主要是与系统性能和故障排查相关的问题,如如何查看内存使用率、如何排查系统io慢、脚本判断软件版本的编写、故障现象分析和解决等。 以上是一些常见的面试题目,希望对你有所帮助。如果你还有其他问题,请告诉我。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [运维的面试题](https://blog.csdn.net/m0_51828898/article/details/130042776)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [总结下近期运维面试的面试题](https://blog.csdn.net/yeyonghao94/article/details/93359509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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