linux 中 cp -rsf 意思
时间: 2024-03-01 20:29:27 浏览: 104
在Linux中,`cp -rsf`是一个用于复制文件和目录的命令。下面是每个选项的意思:
- `-r`:递归地复制目录,包括子目录和文件。
- `-s`:创建符号链接而不是实际复制文件。
- `-f`:覆盖现有的目标文件或目录,而不询问用户。
综合起来,`cp -rsf`命令会递归地复制目录并创建符号链接,如果存在重名的文件或目录,则会强制覆盖它们。
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python里做Random-Survival-Forest (RSF)
Python中的Random Survival Forest (RSF)是一种集成学习方法,用于处理生存分析问题,即预测某个事件发生的时间(如疾病复发、设备故障等)。RSF基于随机森林算法扩展而来,特别适合处理时间依赖的数据,因为它考虑了事件从观察开始到结束的过程。
scikit-survival库是一个常用的Python库,它提供了RandomSurvivalForest类,用于构建RSF模型。以下是使用这个库的一般步骤:
1. 安装必要的库:
```bash
pip install scikit-survival lifelines
```
2. 导入库并加载数据:
```python
from sksurv.ensemble import RandomSurvivalForest
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv('your_data.csv') # 假设数据包含'survival_time', 'event', and other features
X = data.drop(['survival_time', 'event'], axis=1)
y = data[['survival_time', 'event']]
```
3. 划分训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. 创建并训练RSF模型:
```python
rsf = RandomSurvivalForest(n_estimators=100, max_features='sqrt')
rsf.fit(X_train, y_train)
```
5. 预测和评估模型:
```python
predictions = rsf.predict_survival_function(X_test)
```
将top中rsf部分打印到文件
您可以使用上述提到的`top -b -n 1 | awk`命令,结合重定向符号`>`来将输出结果写入文件。具体命令如下:
```
top -b -n 1 | awk '/^%?Cpu/{f=1} /^$/{f=0} f && /rsf/{print}' > output.txt
```
这个命令将`top`命令以批处理模式执行一次,并将结果通过管道传递给`awk`命令。`awk`命令使用正则表达式匹配`%Cpu`开头的行,并设置一个标志`f`为1,表示匹配到了CPU部分。当遇到空行时,将标志`f`设置为0,表示CPU部分结束。接着,只有当标志`f`为1并且匹配到`rsf`时,才输出该行。最后,使用重定向符号`>`将输出结果写入`output.txt`文件中。
请注意,`>`符号会覆盖原有文件内容。如果您需要追加结果到文件末尾,可以使用`>>`符号。
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