Windows到Linux过渡教程V2

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0 下载量 40 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 2.58MB RAR 举报
资源摘要信息:"从Windows转向Linux教程V2" 本教程详细介绍了从熟悉和使用Windows操作系统转向Linux操作系统的过程中,用户将面临的学习曲线、需要掌握的新知识以及可能遇到的挑战。通过本教程的学习,用户能够快速适应Linux系统环境,并有效利用其在个人和企业环境中的巨大潜力。 一、Linux系统概述 Linux是一种自由和开放源代码的类Unix操作系统,由世界各地的开发者共同协作和维护。它以其稳定性和安全性而著称,广泛应用于服务器、嵌入式系统以及超级计算机领域。Linux系统采用模块化的设计,使其具备高度的可定制性和灵活性,用户可以根据自己的需求来安装和配置系统。 二、Linux与Windows系统的主要差异 1. 用户界面:Linux系统提供多种用户界面,包括命令行界面(CLI)和图形用户界面(GUI)。对于从Windows转向Linux的用户来说,需要适应不同的GUI环境,如GNOME、KDE、XFCE等。 2. 文件系统:Windows系统使用NTFS文件系统,而Linux通常使用ext3、ext4、XFS或Btrfs等文件系统。两者在文件权限和目录结构上有较大的不同。 3. 软件管理:Linux的软件管理与Windows有所不同。Linux采用包管理器来安装和更新软件,例如Debian/Ubuntu的APT、Fedora的DNF、Red Hat的RPM等,而Windows则依赖于.exe安装文件或Windows商店应用。 4. 系统更新:Linux系统的更新通常是以包的形式进行,可以通过包管理器进行更新。而Windows更新则通过Windows Update服务进行。 5. 驱动支持:Linux的硬件驱动支持和Windows存在差异。一些硬件设备在Linux下的驱动支持可能不如Windows全面,需要特别注意。 三、基础操作技能 1. 基本命令行操作:用户需要熟悉如ls、cd、pwd、cp、mv、rm等基本命令,了解如何在Linux的命令行界面(CLI)中进行文件和目录的操作。 2. 文本编辑:学习使用文本编辑器,如vi、nano或Emacs,这些工具在Linux系统中非常流行,用于编辑配置文件和脚本。 3. 权限管理:理解和应用Linux的权限管理机制,包括文件所有权、用户组以及权限位(如rwx)。 4. 进程管理:学会如何管理进程,包括查看系统进程、启动、停止进程以及使用任务管理器的命令。 四、系统配置和管理 1. 网络配置:学习如何在Linux中配置网络设置,包括静态IP地址的设置和网络服务的启动。 2. 系统服务管理:理解Linux中的系统服务(daemon),掌握如何使用systemd或SysVinit等服务管理工具进行系统服务的启动、停止和重启。 3. 系统监控:学习如何监控系统资源的使用情况,包括CPU、内存、磁盘I/O以及网络流量。 4. 软件安装和卸载:掌握如何使用包管理器来安装、升级和卸载软件包。 五、故障排除和安全 1. 系统日志分析:了解如何读取和分析系统日志文件,从而诊断系统问题。 2. 安全最佳实践:学习Linux系统安全的基本知识,包括使用防火墙、安全更新、密码管理和安全协议。 3. 灾难恢复:了解基本的系统备份和恢复策略,以便在系统出现问题时能够迅速恢复正常运行。 六、过渡期建议 对于Windows用户,转向Linux可能需要时间和耐心。建议用户从安装虚拟机开始尝试Linux系统,以避免对主系统产生干扰。同时,可以逐步学习和使用Linux的特性,找到适合自己的使用习惯和工作流程。此外,参与社区讨论和阅读相关文档也将大大促进学习进程。 七、学习资源和工具 1. 在线文档和教程:Linux有丰富的在线文档和教程资源,如Arch Wiki、Ubuntu官方文档等,可以提供实时的帮助和指导。 2. 社区支持:Linux社区非常活跃,用户可以在论坛、邮件列表、 IRC等渠道获得帮助。 3. 书籍和视频教程:市面上有许多关于Linux学习的书籍和视频教程,适合不同水平的用户学习。 通过以上内容的学习和实践,用户将能够有效地从Windows环境过渡到Linux环境,充分利用Linux系统强大的功能和灵活性。

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传
2023-05-10 上传