#!/bin/bash rm -rf ~/.config/navicat/Premium/preferences.json* dconf reset -f /com/premiumsoft/ touch -m navicat*.AppImage解释一下

时间: 2023-08-26 20:19:03 浏览: 60
这是一个 Bash 脚本,主要执行以下三个操作: 1. 删除 Navicat Premium 软件的偏好设置文件:`~/.config/navicat/Premium/preferences.json*` 2. 重置 Navicat Premium 软件的所有 dconf 配置:`dconf reset -f /com/premiumsoft/` 3. 更新 Navicat Premium 软件的 AppImage 文件的修改时间:`touch -m navicat*.AppImage` 具体地: - `#!/bin/bash` 表示使用 Bash 解释器来执行脚本。 - `rm -rf ~/.config/navicat/Premium/preferences.json*` 命令会强制删除 `~/.config/navicat/Premium/` 目录下所有以 `preferences.json` 开头的文件,即 Navicat Premium 软件的偏好设置文件。 - `dconf reset -f /com/premiumsoft/` 命令会重置 Navicat Premium 软件的所有 dconf 配置。 - `touch -m navicat*.AppImage` 命令会更新 Navicat Premium 软件的 AppImage 文件(文件名以 `navicat` 开头、以 `.AppImage` 结尾)的修改时间,以便在下次启动时能够正确地检测到更新。
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#!/usr/bin/expect -f和#!/bin/bash

引用中给出了一个脚本的示例,其中#!/usr/bin/expect -f是脚本的第一行,用来指定使用expect作为脚本的解释器。这意味着这个脚本将使用expect的语法和功能来执行。而#!/bin/bash是另一种脚本的解释器,用于指定使用bash作为脚本的解释器。bash是一种常用的Unix shell程序,用于执行命令和脚本。 简而言之,#!/usr/bin/expect -f用于指定使用expect解释器来执行脚本,而#!/bin/bash用于指定使用bash解释器来执行脚本。两者都是根据脚本的需要来选择合适的解释器。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [shell阶段-day12-expect](https://blog.csdn.net/qq_23995091/article/details/113571554)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

#!/bin/sh #!/bin/bash #!/bin/ksh 用哪个比较好

在选择使用哪个shell时,需要考虑以下几个因素: 1. 兼容性:`#!/bin/sh`是最通用的shell,几乎所有的Unix/Linux系统都有sh。而`#!/bin/bash`和`#!/bin/ksh`则需要在系统中安装bash或ksh才能使用。如果需要编写可移植的脚本,建议使用`#!/bin/sh`。 2. 功能:bash和ksh都比sh功能更强大,支持更多的特性和语法。如果需要使用更高级的特性,建议使用bash或ksh。 3. 性能:ksh比bash和sh更快,但差别不是很大。如果需要执行大量的脚本或需要更高的性能,建议使用ksh。 综上所述,选择使用哪个shell取决于你的具体需求。如果需要编写可移植的脚本,建议使用`#!/bin/sh`;如果需要使用更高级的特性,建议使用bash或ksh;如果需要更高的性能,建议使用ksh。

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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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