linux中执行rename_nic.sh脚本进行适配网卡

时间: 2023-11-19 14:05:59 浏览: 50
`rename_nic.sh` 脚本是一个用于适配网卡名称的脚本,可以在 Linux 系统中使用。它的作用是将网卡名称从类似 `eth0` 的命名方式更改为类似 `enp0s3` 的命名方式。 具体使用步骤如下: 1. 下载或复制 `rename_nic.sh` 脚本到 Linux 系统中。 2. 执行以下命令给脚本添加执行权限: ``` $ chmod +x rename_nic.sh ``` 3. 执行脚本: ``` $ sudo ./rename_nic.sh ``` 4. 等待脚本执行完毕,系统会自动重启。 在重启后,系统会自动适配新的网卡名称。如果需要检查网卡名称是否已经更改成功,可以执行以下命令: ``` $ ip link ``` 注意,在执行脚本前要备份原始的网卡配置文件,以防止出现配置丢失的情况。同时,脚本执行过程中可能会中途中断,建议在执行脚本前先关闭防火墙和 SELinux 等安全机制,以确保脚本能够顺利执行。
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在rename_node.jstree中如何回退旧的名称

在rename_node.jstree中,如果需要回退旧的名称,可以使用jstree提供的回调函数`rename_node.jstree`。在该函数中,可以获取到当前节点的旧名称和新名称,可以通过比较旧名称和新名称来判断是否需要回退操作。 具体实现步骤如下: 1. 获取当前节点的旧名称和新名称: ```javascript .on('rename_node.jstree', function(e, data) { var oldName = data.old; var newName = data.text; // TODO: 判断是否需要回退操作 }) ``` 2. 判断是否需要回退操作: ```javascript .on('rename_node.jstree', function(e, data) { var oldName = data.old; var newName = data.text; // 判断新名称是否合法,如果不合法则回退操作 if (!isValidName(newName)) { data.instance.rename_node(data.node, oldName); return false; } // TODO: 其他判断逻辑 }) ``` 3. 执行回退操作: ```javascript .on('rename_node.jstree', function(e, data) { var oldName = data.old; var newName = data.text; // 判断新名称是否合法,如果不合法则回退操作 if (!isValidName(newName)) { data.instance.rename_node(data.node, oldName); return false; } // TODO: 其他判断逻辑 // 执行其他操作 }) ``` 在上述代码中,`isValidName`函数用于判断新名称是否合法。如果新名称不合法,则执行`data.instance.rename_node(data.node, oldName)`语句将节点名称回退到旧名称。如果需要回退其他操作,则可以在回退操作的位置执行相应的代码。

循环遍历每个以_rename.csv结尾的文件,提取name列和ID..Name..blastx..virus_species_X..pident_X..blastn..virus_species_N..pident_N列,输出文件命名为rename_fa_list

好的,让我来解答您的问题。 首先,您需要使用Python编程语言来实现这个功能。然后,您可以使用Python内置的os模块来遍历目录中的所有文件。接下来,您可以使用pandas模块来读取csv文件,并提取所需的列。最后,您可以使用pandas的to_csv方法将结果保存到一个文件中。 以下是实现这个功能的代码示例: ```python import os import pandas as pd # 待处理的文件夹路径 folder_path = "your_folder_path" # 用于保存结果的文件名 output_file = "rename_fa_list.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): # 如果文件名以_rename.csv结尾 if filename.endswith("_rename.csv"): # 读取csv文件 df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, filename)) # 提取所需的列 df = df[["name", "ID..Name..blastx..virus_species_X..pident_X..blastn..virus_species_N..pident_N"]] # 将结果保存到文件中 df.to_csv(output_file, mode='a', header=not os.path.exists(output_file), index=False) ``` 这段代码会将结果保存到一个名为rename_fa_list.csv的文件中。如果该文件不存在,则会创建一个新文件。如果该文件已存在,则会将结果追加到文件末尾。 希望能帮到您!

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import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

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