滑铁卢大学CS246:Linux Shell命令详解

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"滑铁卢大学cs246课程的相关课件,主要涵盖了Linux Shell和基本命令的使用。" 在滑铁卢大学的cs246课程中,学生们会接触到Linux Shell这一重要的操作系统接口。Linux Shell是用户与操作系统交互的工具,它允许用户执行程序、移动文件等操作。有两种主要类型的Shell:图形化Shell和命令行Shell。 图形化Shell,如Windows和Mac上的界面,提供直观的拖放和点击操作,非常适合初级用户。然而,它的功能相对有限,不适用于需要高级定制和自动化任务的用户。 相比之下,命令行Shell具有更高的学习曲线,但一旦掌握了基本命令,就能执行更强大和复杂的任务。Unix系统在70年代引入了Shell的概念,发展出了多种Shell,如C Shell (csh)、TurboC Shell (tcsh)、Korn Shell (ksh),以及目前广泛使用的Bourne-Again SHell (BASH)。 在Linux文件系统中,所有的文件都组织在一个树状结构中,根目录用"/"表示。路径是文件在文件系统中的位置标识,例如"/home/name/cs246/a0"表示当前目录下cs246文件夹内的a0文件。了解路径对于有效地导航和管理文件至关重要。 课程中还讲解了一些基本的Linux命令,如: 1. `ls`:列出当前目录下的所有非隐藏文件。若加上`-a`选项,会显示包括隐藏文件在内的所有文件。 2. `pwd`:显示当前工作目录,即你当前所在的目录。 3. `cd`:改变目录。例如,`cd /usr/share/dict`将把当前目录切换到绝对路径 `/usr/share/dict`。 掌握这些基础命令是学习Linux Shell的第一步,也是进行更高级操作的基础。通过深入学习和实践,学生可以进一步了解文件权限、管道、重定向等更高级的Shell特性,从而提高他们的系统管理和自动化能力。
2009-11-23 上传
PREFACE PART I: SCOPE AND BACKROUND MATERIAL CHAPTER 1: ENVIRONMETRICS, SCIENCE AND DECISION MAKING CHAPTER 2: BASIC STATISTICAL CONCEPTS PART II: LINEAR NONSEASONAL MODELS CHAPTER 3: STATIONARY NONSEASONAL MODELS CHAPTER 4: NONSTATIONARY NONSEASONAL MODELS PART III: MODEL CONSTRUCTION CHAPTER 5: MODEL IDENTIFICATION CHAPTER 6: PARAMETER ESTIMATION CHAPTER 7: DIAGNOSTIC CHECKING PART IV: FORECASTING AND SIMULATION CHAPTER 8: FORECASTING WITH NONSEASONAL MODELS CHAPTER 9: SIMULATING WITH NONSEASONAL MODELS PART V: LONG MEMORY MODELLING CHAPTER 10: THE HURST PHENOMENON AND FRACTIONAL GAUSSIAN NOISE CHAPTER 11: FRACTIONAL AUTOREGRESSIVE-MOVING AVERAGE MODELS PART VI: SEASONAL MODELS CHAPTER 12: SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE MODELS CHAPTER 13: DESEASONALIZED MODELS CHAPTER 14: PERIODIC MODELS CHAPTER 15: FORECASTING WITH SEASONAL MODELS PART VII: MULTIPLE INPUT-SINGLE OUTPUT MODELS CHAPTER 16: CAUSALITY CHAPTER 17: CONSTRUCTING TRANSFER FUNCTION-NOISE MODELS CHAPTER 18: FORECASTING WITH TRANSFER FUNCTION-NOISE MODELS PART VIII: INTERVENTION ANALYSIS CHAPTER 19: BUILDING INTERVENTION MODELS PART IX: MULTIPLE INPUT-MULTIPLE OUTPUT MODELS CHAPTER 20: GENERAL MULTIVARIATE AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE MODELS CHAPTER 21: CONTEMPORANEOUS AUTOREGRESSIVE-MOVING AVERAGE MODELS PART X: HANDLING MESSY ENVIRONMENTAL DATA CHAPTER 22: EXPLORATORY DATA ANALYSIS AND INTERVENTION MODELLING IN CONFIRMATORY DATA ANALYSIS CHAPTER 23: NONPARAMETRIC TESTS FOR TREND DETECTION CHAPTER 24: REGRESSION ANALYSIS AND TREND ASSESSMENT APPENDIX