ubuntu20.04 crontab执行脚本

时间: 2023-07-16 15:17:25 浏览: 60
要在Ubuntu 20.04上使用crontab执行脚本,您需要按照以下步骤操作: 1. 打开终端并输入以下命令来编辑您的crontab: ``` crontab -e ``` 2. 如果这是您第一次编辑crontab,则系统将提示您选择默认编辑器。如果您不确定,请选择nano。 3. 您现在可以添加您想要执行的脚本的条目。例如,如果您想每10分钟执行一个脚本,请在文件末尾添加以下行: ``` */10 * * * * /path/to/your/script.sh ``` 这将在每小时的第0、10、20、30、40和50分钟执行脚本。 4. 保存并关闭文件。如果您使用的是nano,按下Ctrl + X,然后按下Y以确认保存更改。 现在,您的脚本将按照您设置的计划自动运行。请注意,为了使计划生效,您需要在保存crontab之后重新启动cron服务。您可以使用以下命令来执行此操作: ``` sudo systemctl restart cron ```
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ubuntu20.04 开机启动脚本

Ubuntu 20.04的开机启动脚本是通过在系统启动时自动运行的服务实现的。要创建一个开机启动脚本,需要遵循以下步骤: 1. 创建一个启动脚本 可以使用任何一种脚本语言如bash或python来编写启动脚本。启动脚本的位置可以是/etc/init.d或/usr/local/bin等任何位置,但需要在文件名中包含“.sh”扩展名并设置为可执行。以下是一个示例启动脚本: #!/bin/sh # This is a sample startup script echo "Starting my service" 2. 修改脚本权限 使用chmod命令修改脚本的权限,使其可执行: sudo chmod +x /path/to/script.sh 3. 创建systemd服务 在Ubuntu 20.04中,默认使用systemd来管理系统服务。因此,需要创建一个systemd服务来运行启动脚本。 创建一个新的服务文件: sudo nano /etc/systemd/system/my-service.service 并添加以下内容: [Unit] Description=My Service After=network.target [Service] ExecStart=/path/to/script.sh Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target 4. 启动和激活服务 完成后,使用以下命令启动服务: sudo systemctl start my-service 使用以下命令激活服务,使其在系统启动时自动运行: sudo systemctl enable my-service 现在,现在每次系统启动时,脚本都会自动运行以启动服务。

ubuntu 20.04修改Ip脚本

以下是在Ubuntu 20.04上修改IP地址的脚本: ```bash #!/bin/bash # 获取当前IP地址 current_ip=$(ip addr show dev eth0 | grep 'inet ' | awk '{print $2}' | cut -d'/' -f1) # 打印当前IP地址并询问是否修改 echo "当前IP地址为: $current_ip" read -p "是否修改IP地址? [Y/N]" choice # 如果选择修改,则提示输入新的IP地址 if [[ $choice == 'Y' || $choice == 'y' ]]; then read -p "请输入新的IP地址: " new_ip # 使用sed命令替换配置文件中的IP地址 sudo sed -i "s/$current_ip/$new_ip/g" /etc/netplan/00-installer-config.yaml # 应用新的配置 sudo netplan apply # 打印新的IP地址 echo "IP地址已修改为: $new_ip" else echo "未修改IP地址" fi ``` 这个脚本首先获取当前的IP地址,然后询问用户是否要修改IP地址。如果用户选择修改,则提示输入新的IP地址,并使用sed命令替换配置文件中的IP地址。最后,应用新的配置并打印新的IP地址。如果用户选择不修改,则打印未修改IP地址的消息。 请注意,这个脚本假定你的网络接口名称为“eth0”。如果你使用的是不同的网络接口,应相应地更改第3行中的设备名称。此外,这个脚本假定你使用的是netplan网络配置工具。如果你使用的是不同的网络配置工具,请相应地更改第8行中的配置文件路径。

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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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