写一个linux shell脚本

时间: 2023-06-30 13:17:30 浏览: 72
好的,我来给你写一个简单的 Linux shell 脚本,它的功能是统计某个目录下的文件数量和文件夹数量: ``` #!/bin/bash # 获取用户输入的目录路径 echo "请输入目录路径:" read dir_path # 统计文件夹数量 dir_num=$(ls -l $dir_path | grep "^d" | wc -l) # 统计文件数量 file_num=$(ls -l $dir_path | grep "^-" | wc -l) # 输出统计结果 echo "目录 $dir_path 中包含 $dir_num 个文件夹和 $file_num 个文件。" ``` 脚本的具体实现过程如下: 1. 首先通过 `echo` 命令提示用户输入目录路径,并通过 `read` 命令获取用户输入的值。 2. 接着使用 `ls -l` 命令列出目录下的所有文件和文件夹,并通过 `grep` 命令筛选出文件夹和普通文件,最后通过 `wc -l` 命令统计数量。 3. 最后使用 `echo` 命令输出统计结果。 注意:在 Linux 系统中,要运行 shell 脚本需要先给脚本添加执行权限,可以使用 `chmod +x 脚本文件名` 命令来添加权限。
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帮我写一个linux shell 脚本用于定时开关任务

好的,以下是一个简单的 Linux Shell 脚本,用于定时开关任务: ```bash #!/bin/bash # 设置任务开关时间,这里设置每天 8:00 开始,18:00 结束 start_time="08:00" end_time="18:00" # 获取当前时间 now=$(date +"%H:%M") # 判断当前时间是否在开关时间范围内 if [[ "$now" > "$start_time" && "$now" < "$end_time" ]]; then # 如果在时间范围内,则执行开启任务的命令 # 这里以启动 Nginx 服务为例 systemctl start nginx.service else # 如果不在时间范围内,则执行关闭任务的命令 systemctl stop nginx.service fi ``` 在上面的脚本中,我们设置了任务开关的时间范围为每天的 8:00 到 18:00,如果当前时间在这个范围内,则执行开启任务的命令,否则执行关闭任务的命令。 你可以将上面的脚本保存为一个文件,比如 `task-switch.sh`,然后使用 `crontab` 命令来定时执行该脚本。比如,你可以使用以下命令来设置每隔一分钟执行一次该脚本: ```bash * * * * * /bin/bash /path/to/task-switch.sh ``` 这样,每隔一分钟,脚本就会根据当前时间来自动开启或关闭任务。

请帮我写一个linuxShell脚本的小游戏

好的,以下是一个简单的猜数字小游戏的 Shell 脚本,供您参考: ```bash #!/bin/bash echo "欢迎来到猜数字游戏!" echo "我已经想好了一个 1 到 100 之间的整数,你有 5 次机会猜它是多少。" # 随机生成一个 1 到 100 之间的整数 answer=$((RANDOM % 100 + 1)) for (( i=1; i<=5; i++ )); do read -p "请猜一个数字:" guess if [[ $guess -lt $answer ]]; then echo "猜小了!" elif [[ $guess -gt $answer ]]; then echo "猜大了!" else echo "恭喜你,猜对了!" exit 0 fi done echo "很遗憾,你没有猜对。正确答案是 $answer。" ``` 运行这个脚本,就可以开始猜数字游戏了。每次运行时,脚本会随机生成一个 1 到 100 之间的整数,然后让你尝试猜它是多少。你有 5 次机会,每次猜完后脚本会告诉你猜大了还是猜小了,直到你猜中为止。如果你在 5 次机会内没有猜中,脚本会告诉你正确答案是多少。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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