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Learning classifiers from imbalanced data based on biased minimax probability machine

Learning Classi?ers from Imbalanced Data Based on Biased Minimax

Probability Machine

Kaizhu Huang,Haiqin Yang,Irwin King,Michael R.Lyu

Department of Computer Science and Engineering

The Chinese University of Hong Kong

Shatin,N.T.,Hong Kong

kzhuang,hqyang,king,lyu@https://www.wendangku.net/doc/b614247372.html,.hk

Abstract

We consider the problem of the binary classi?cation on im-balanced data,in which nearly all the instances are la-belled as one class,while far fewer instances are labelled as the other class,usually the more important class.Tradi-tional machine learning methods seeking an accurate per-formance over a full range of instances are not suitable to deal with this problem,since they tend to classify all the data into the majority,usually the less important class. Moreover,some current methods have tried to utilize some intermediate factors,e.g.,the distribution of the training set,the decision thresholds or the cost matrices,to in?u-ence the bias of the classi?cation.However,it remains uncertain whether these methods can improve the perfor-mance in a systematic way.In this paper,we propose a novel model named Biased Minimax Probability Machine. Different from previous methods,this model directly con-trols the worst-case real accuracy of classi?cation of the future data to build up biased classi?ers.Hence,it provides a rigorous treatment on imbalanced data.The experimen-tal results on the novel model comparing with those of three competitive methods,i.e.,the Naive Bayesian classi?er,the -Nearest Neighbor method,and the decision tree method C4.5,demonstrate the superiority of our novel model.

1Introduction

Learning classi?ers from imbalanced or skewed datasets is an important topic,arising very often in practice in classi?-cation problems.In such problems,almost all the instances are labelled as one class,while far fewer instances are la-belled as the other class,usually the more important class. It is obvious that traditional classi?ers seeking an accurate performance over a full range of instances are not suitable to deal with imbalanced learning tasks,since they tend to classify all the data into the majority class,which is usually the less important class.

To cope with imbalanced datasets,there are types of methods,such as the methods of sampling[7],the meth-ods of moving the decision thresholds[9][10],and the methods of adjusting the cost-matrices[9].The?rstschool of methods aims to reduce the data imbalance by“down-sampling”(removing)instances from the majority class or “up-sampling”(duplicating)the training instances from the minority class or both.The second school of methods tries to adapt the decision thresholds to impose bias on the minor-ity class.Similarly,the third school of methods improves the prediction performance by adjusting the weight(cost) for each class.

A common problem for all the three families of methods is that they lack a rigorous and systematic treatment on im-balanced data.To adapt to the imbalanced learning,these methods adjust some intermediate factors,e.g.,the prior probabilities(in the sampling methods),decision thresh-olds,and cost matrices,which are not directly related to the classi?cation accuracy and sometimes may cause problems. For example,down-sampling the data will lose information, while up-sampling will introduce noise.According to[10], one open question is that whether simply varying the skew-ness of the data distribution can improve predictive perfor-mance systematically.Furthermore,Breiman et al.[3]es-tablishes the connection among the distribution of the train-ing data,the prior probability of each class,the costs of misclassi?cation of each class,and the setup of the deci-sion threshold.Changing one of these factors is equivalent to changing other factors.Thus,simply changing thresh-olds or adjust the weight for each class lacks the systematic foundation in the same sense as the sampling method.

In this paper,based on extending Mimimax Probability Machine(MPM)[8],a competitive model compared with a state-of-the-art classi?er,the Support V ector Machine,we propose a novel model named Biased Minimax Probabil-ity Machine(BMPM)to handle the tasks of learning from imbalanced data.Different from the sampling methods, BMPM does not remove or duplicate data.When compared with the methods of changing the thresholds or weights,

it constructs the classi?cation hyperplane by directly con-trolling the lower bound of the real accuracy of the future data.This distinguishes BMPM from the currently pro-posed methods and demonstrates its rigorous and system-atic treatment on imbalanced data.

This paper is organized as follows.In the next section, we introduce the theory foundation of this paper.We then in Section3apply the BMPM to deal with the imbalanced learning tasks.Following that,we evaluate the BMPM model on a series of experiments in Section4.Finally,we conclude this paper and present future work in Section5. 2Biased Minimax Probability Ma-chine

In this section,we?rst introduce the model de?nition of BMPM.Next,we prove the solvability of BMPM.Follow-ing that,we propose an ef?cient algorithm to solve the cor-responding optimization problem.We then in Section2.4, discuss the kenerlization of the BMPM model to attack non-linear classi?cation tasks.

2.1Model De?nition

We assume two random vectors and represent two classes of data with mean and covariance matrices as and,respectively in a two-category classi-?cation task,where,,,,and,.

For convenience,we also use and to represent the cor-responding class of the data and the data respectively. With given reliable,for two classes of data,we try to?nd a hyperplane(,, ,superscript denotes the transpose)with being considered as class and being judged as class to separate the important class of data()with a maximal probability while keeping the accuracy of less important class of data()acceptable.We formulate this objective as follows:

s.t.(1)

(2)

(3)

where represents the lower bound of the accuracy for the classi?cation,or the worst-case accuracy of future data points;likewise.The parameter is a pre-speci?ed positive constant,which represents an acceptable accuracy level for the less important class.

The above formulation is derived from the MPM[8], which requires the probabilities of correct classi?cation for both classes to be an equal value.Through this formu-lation,the BMPM model can handle the biased classi?ca-tion in a direct way.First,this model provides a different treatment on different classes,i.e,the hyperplane

given by the solution of this optimization will favor the clas-si?cation of the important class over the less important class.Second,given the reliable mean and covariance matrices,the derived decision hyperplane is directly asso-ciated with two real accuracy indicators of classi?cation of the future data,i.e.,and,for each class.Third,this model inherits the distribution-free feature of MPM.With no assumption on data,the derived hyperplane seems to be more general and valid than generative classi?ers.Fourth, as shown shortly in this paper,either we can simply modify this BMPM optimization to automatically search the best in terms of some criteria popular in the machine learning literature,or slightly different from the current setting,we can quantitatively generate the trade-off curve between the accuracies on different classes and leave the task of choos-ing the best to the practitioners.

2.2Solvability

First,by applying Lemma1in[8],we can obtain the fol-lowing transformed optimization problem:

s.t.(4)

(5)

(6)

(7)

where.Constraint(6) is the direct result of the Lemma.Similarly,by changing to,(5)can be obtained from(1). From(5)and(6),we get

(8)

If we eliminate from this inequality,we obtain

(9)

Since the magnitude of does not in?uence the solution of (9),without loss of generality,we set.In addition,increases monotonically with,maximizing is equivalent to maximizing.Thus,the problem can be further modi?ed to

s.t.(10)

(11)

(12)

(13)

where(13)is equivalent to(7)due to the monotonic prop-erty of the function.

Lemma1The maximum value of under the con-straints of(11),(12),and(13)is achieved when the right hand side of(11)is strictly equal to.

Proof:Assume the maximum is achieved when

.A new solu-tion constructed by increasing with a small positive amount and maintaining and unchanged will sat-isfy the constraints and will be a better solution.

Since and can be considered as positive de?nite matrices,1we obtain.It is a linear function with respect to.Since is a positive term,this optimization function is maximized when

is set to its lower bound.The BMPM optimization problem is changed to:

s.t.(14)

Further the above formulation(14)can be written as the so-called Fractional Programming(FP)problem[11],

s.t.(15)

where. In the following,we propose Lemma2to show that this FP problem is solvable.

Lemma2The Fractional Programming problem(15)is a strictly quasiconcave problem and is thus solvable. Proof:It is easy to see that the domain is a convex set on,and are differentiable on.Moreover, since and can be both considered as positive de?nite matrices,is a concave function on and is a convex function on.Then is a concave-convex FP or a pseudoconcave problem.Hence it is strictly quasiconcave on according to[11].Therefore,every local maximum is a global maximum[11].In other words,this Fractional Programming problem is solvable.

2.3Practical Solving Method

Many methods can be used to solve the FP problem.For ex-ample,a conjugate gradient method can solve this problem in(the dimension of the data points)steps if the initial 1In practice,we can always add a small positive amount to the diagonal elements of these two matrices and make them positive de?nite.point is suitably assigned[1].In each step,the compu-tational cost to calculate the conjugate gradient is. Thus this method has a worst-case time complexity. Adding the time cost to estimate,,,,the total cost is,where is the number of the data points. This computational cost is the same order to the Minimax Probability Machine[8]and the linear Support V ector Ma-chine.

In this paper,we use the Rosen Gradient projection method[1]to solve the concave-convex FP problem,which is proven to converge to a local maximum with a worse-case linear convergence rate[1].More importantly,the lo-cal maximum will be exactly the global maximum in this problem.

From Lemma1,we can see that the inequalities in(8) will become equalities at the maximum point.The optimal will thus be obtained by

where and are obtained by solving the FP problem.

2.4Extension into Nonlinear Classi?cations As the classi?er derived from above BMPM is given in a lin-ear con?guration,to handle more general cases,namely,the nonlinear classi?cation tasks,we need to develop methods to extend the linear BMPM.Fortunately,as shown in[8], the kenerlization trick can be used to map the-dimensional data points into a high-dimensional feature space,where a linear classi?er corresponds to a nonlinear hyperplane in the original space.It is easy to verify the kernelization pro-cedure similar to[8]can be applied to BMPM as well.To save space,we omit the kernelization in this paper and refer the interested readers to[8,5].

3BMPM for Imbalanced Learning

In this section,we?rst review four standard imbalanced learning criteria,which are widely used in previous liter-atures.We then,based on two of them,apply BMPM to the imbalanced learning tasks.

3.1Four Criteria

In general,four criteria are used to evaluate the performance of classi?ers in learning from imbalanced data.They are (1)Minimum Cost criterion(MC),(2)the criterion of Max-imum Geometry Mean(MGM)of the accuracy on the ma-jority class and the minority class,(3)the criterion of the Maximum Sum(MS)of the accuracy on the majority class and the minority class,and(4)the criterion of Receiver Op-erating Characteristic(ROC)analysis.

The MC criterion[2]minimizes the cost measured by

,where is the number of the false positive,is the cost of a false positive,is the number of false negative,and is the cost of a false negative.However,the cost of misclassi?cation is gener-ally unknown in real cases,this restricts the usage of this measure.The criterion of MGM maximizes the geometric mean of the accuracy[6],but it contains a nonlinear form, which is not easy to be automatically https://www.wendangku.net/doc/b614247372.html,para-tively,MS maximizing the sum of the accuracy on the pos-itive class and the negative class(or maximizing the dif-ference between the true-positive and false-positive proba-bility)[4],is a linear form.The ROC analysis originated in signal detection theory has been introduced to evaluate the performance in learning from imbalanced data[12][9]. This criterion plots a so-called ROC curve to visualize the tradeoff between the false-positive rate and the true-positive rate and leaves the task of the selection of a speci?c tradeoff to the real practitioners.It has been suggested that the area beneath an ROC curve can be used as a measure of accuracy in many applications[12].Thus,a good classi?er in learn-ing from imbalanced data should have a larger area under the ROC curve.

Based on the above review,in this paper,we will focus on using the criterion of MS and the ROC curve analysis to evaluate the imbalanced learning.

3.2BMPM for MS

When using BMPM for the criterion of MS,we can modify the formulation of BMPM as follows:

s.t.(16)

(17)

(18) The above formulation directly maximizes the sum of the lower bounds of the accuracies so as to maximize the sum of the accuracies.In comparison,to achieve the maximum sum of the accuracies,other approaches,e.g.,the meth-ods of sampling or the methods of adapting the weights often have to search the best sampling proportion or the best weights by trials,which are in general very time-consuming.

It is interesting that a similar modi?cation can be made when the cost for each class is known.Maximizing a weighted worst-case accuracy,i.e.,instead,will be easily derived in this case,where are the costs for

and respectively.

Similar to BMPM and applying Lemma1,we can trans-form(16)as follows:

s.t.(19)

(20)

(21) It can be further transformed as:

s.t.(22)

(23)

where.

The optimization of(22)corresponds to?nding an op-timal,making maximal,where

.Therefore,if we?x to a speci?c value, the optimization will be equivalent to maximizing and further equivalent to maximizing,which is exactly the BMPM problem.We then change and repeat the BMPM optimization procedure until an optimal is found,such that is maximized.The above procedure is also the so-called line search problem.Many methods can be used

to solve it.In this paper,we use the Quadratic Interpolation (QI)method,which is shown to converge superlinearly[1].

3.3BMPM for ROC Analysis

It is straightforward to apply the BMPM model to plot the ROC curve,since the lower bounds and directly and quantitatively control the accuracies for two classes.We only need to adapt the acceptable level for,namely, from to,to obtain a sequence of trade-off between the accuracy of the positive class and the negative class.This demonstrates one of advantages of BMPM over the other methods by adapting the weights or thresholds.

4Experimental Results

In this section,we evaluate the performance of BMPM, in both the linear(BMPML)and Gaussian(BMPMG)ker-nel setting,on two real-world imbalanced datasets,namely the Recidivism dataset and the Rooftop dataset in compar-ison with three competitive classi?ers:the Naive Bayesian (NB)classi?er,the-Nearest Neighbor(-NN)method,and the decision tree classi?er C4.5.To adapt to the imbalanced learning,these three methods are modi?ed by changing ei-ther the priority distribution or the cost matrices according to the methods introduced in[9].For the-NN methods, is set to the odd number from to,but only the best three results are presented for brevity.The width parameter

for the Gaussian kernel is tuned via cross validation meth-ods.

The Recidivism dataset was obtained from a cohort of

releasees of the North Carolina prison system in a time pe-riod from July,to June,.There are totally individuals in this dataset,including a training set with individualsand a test set with individuals.

In the training set,()individuals were recidivists

and()were not.In the test set,individuals

were recidivists and were not.Although this dataset is not skewed as severely as other reported dataset such as the Rooftop dataset used in the following,it is enough to use this dataset to evaluate the performance of the imbalanced learning.

We?rst present the experimental results based on the MS

criterion in the2-4columns of Table1.It is clearly ob-

served that BMPML and BMPMG outperform other meth-

ods.Next we present the experimental results based on the ROC analysis.By setting the thresholds or costs with trials for the NB,the-NN,and C4.5,the ROC curves are gen-erated with good shapes as evenly distributed along their length as possible.As discussed in[9],although this gener-ation method may increase the running time for some meth-ods,e.g.,the-NN,it works well in C4.5and the NB and is suf?cient to evaluate the performance of imbalanced learn-ing.For the BMPM model,since the lower bounds serves as the accuracy indicators,we simply vary it from to to generate the corresponding ROC curve.The ROC curves are shown in Figure1(a).As seen in this?gure,the performances of BMPML and BMPMG are again superior to those of other methods.In addition,in real applications, not all the portions of the ROC curve are of great interest. Usually,those with a small false positive rate and a high true positive rate should be more of interest and importance.We thus especially show the portion of the ROC curve in the range when the false positive rate FP and the true positive rate TP.As shown in Figure1(b),in this critical portion of the ROC curve,the superiority of the BMPL and BMPMG is more obvious than the whole ROC curve analysis.This again demonstrates our model’s ad-vantages over other methods.To quantitatively demonstrate the difference,we show the areas beneath the ROC curves approximated by using the trapezoid rule in the6column of Table1.The BMPML and BMPMG show a consistent superiority to the NB,the best of the other three methods.

The Rooftop datasetconsists of overhead images,

in which images are labelled as positive examples while images are labelled as negative examples[9].It is clearly observed that this is a severely skewed dataset.

We randomly split the rooftop data into a training set

with data and a test set with data.We construct

the classi?ers ten times with the same hold-out proportion and use the average of the results as the performance met-ric.The results are summarized in7-12columns of Ta-ble1and Figure1(c).As is clearly observed,for both criteria,the BMPM methods demonstrate its superiority to other methods,since they have higher sums of the accu-racies and larger areas under the ROC curves.Similar to what we do in Recivisim dataset,we also plot the more crit-ical proportion of the ROC curve in Figure1(d).The pre-dominance of the BMPML and the BMPMG are clearly ob-served.To evaluate the performance more reliably,we per-form a signi?cance test based on both LabMRMC[9]and a T-test.The analysis shows that the accuracies of BMPML and BMPMG are signi?cantly different from those of other methods at,both in terms of the MS criterion and the ROC curve criterion.Note that in the above,BMPM already includes MPM in the case of.Since the ROC curve plots all the results when is changed from to,the result of MPM is thus implicitly contained in our experiments.

5Conclusion and Future Work

In this paper,we propose a novel model named Biased Min-imax Probability Machine to deal with the task of learn-ing from imbalanced datasets.Given the reliable estimation of the mean and covariance of data,this model constructs the classi?cation boundary by directly controlling the lower bound of the real accuracy and thus provides a systemat-ical and rigorous treatment on skewed data.We prove the solvability,and propose ef?cient algorithms to solve the op-timization problem of BMPM.Moreover,we evaluate our novel model on two real world datasets in terms of two crite-ria.In both criteria,the performance is shown to be the best when compared with other competitive methods such as the Naive Bayesian classi?er,the-Nearest Neighbor method, and the decision tree classi?er,C4.5.

Some important issues need to be checked as our future work.Firstly,how to estimate the means and covariances accurately and robustly?Secondly,are there other more ef?cient methods to solve the Fractional Programming op-timization problem?Can some decomposable techniques be applied in the Gram matrix and thus speed up the least-squares training?Finally,how to extend the scheme to the multi-category tasks is also one of our research topics in the near future.

Acknowledgment

The work described in this paper was fully supported by two grants from the Research Grants Council of the Hong Kong Special Administrative Region,China(Project No. CUHK4182/03E and Project No.CUHK4351/02).

Table1:Evaluation on Recidivism and Rooftop using the MS criterion and ROC analysis Dataset Recidivism Rooftop

Criterion MS(%)ROC(%)MS(%)ROC(%)

Method TN TP(TN+TP)/2Method Area Method TN TP(TN+TP)/2Method Area

NB NB NB NB

-NN(9)-NN(11)NN(7)NN(9)

-NN(11)-NN(13)NN(13)NN(11)

-NN(13)-NN(17)NN(15)NN(15)

C4.5C4.5C4.5C4.5

BMPML BMPML BMPML BMPML

BMPMG BMPMG BMPMG BMPMG

(a)(b)(c)(d)

Figure1:ROC curves for the Recidivism and the Rooftop dataset.Sub?gures(a)and(c)show a full range of the ROC curves for Recidivism and Rooftop respectively,while sub?gures(b)and(d)show a critical portion of the ROC curves for Recidivism and Rooftop respectively,which is more important in real applications.All?gures demonstrate the superiority of the BMPM model.

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DotA Imba 常用指令及模式介绍

DotA Imba 常用指令及模式介绍作者：来源：发布时间：2010-11-19 11:51:47 DOTA正式版常用命令 -ap 全选模式玩家可以选择所有酒馆的英雄。 -ar 全体随机模式玩家从所有酒馆的范围里自动随机得到一个英雄。 -rd 随机征召模式22个随机英雄从所有酒馆里选出来，并且围成一个圈。剩下的英雄和酒馆全部移除。然后玩家按照1-2-2-1-1-2-2-1-1-2的顺序选择英雄。（IM模式下玩家选择英雄的顺序是随机的,并延长了玩家准备时间） -dm 死亡竞赛模式如果你的英雄死了，你会在复活时间到的时候重新选一个英雄。如果主游戏模式是随机，那么你将随机得到那个英雄。如果一个团队有44次死亡，或者基地被拆，团队就输了。补充说明：第一个玩家可以在选择死亡竞赛模式后15秒内输入下面的命令，需要分开输入。 -nd取消死亡计时器当英雄死亡后不需要复活时间立即可以选下一个英雄。 -du 复选模式玩家选了某一个英雄后，该英雄不被从酒馆移除，其他玩家还可以选。 -sp 洗牌模式团队将被随机洗牌，包括颜色、团队归属、团队人数都可能变更。 -sc 超级士兵模式某些时候每方会各产生超级士兵跟随小兵进攻。最弱的是攻城傀儡，强一点的是恐怖怪鱼，最强的是远古九头蛇。 -mc 变种超级兵模式一个改进的超级兵模式。超级士兵从开局4分钟开始出动，每2分钟出动一次. 第一波为恐怖怪鱼. 九头蛇怪将在开局20分钟后才会出现. 40分钟后，将同时出动2只超级士兵. 超级士兵也将出现在同一条道路上。 -st 超级塔模式所有建筑会自动快速回血。-fr 快速复活模式英雄复活时间减半。选择英雄时的相关命令 -random 随机选择英雄随机选择一个英雄，不消耗金钱。 -repick 重新选择英雄花费一定钱，让你放弃已选择的英雄而重新选。只能使用一次，一般消耗150金钱，但在-ar中消耗400 。如果是随机英雄模式，新英雄也是随机的。在禁止重选模式下，不能使用这个命令。 -swap 1/2/3/4/5 交换英雄命令向你想交换的英雄序号玩家提交交换请求。如果他也向你提交请求，交换成功。交换命令可以多次使用，但是只能在开局后90秒前使用。游戏中使用的相关命令 -ma 显示阵容显示对方控制的英雄以及等级，也显示离线玩家的离线时间。 -ms 显示移动速度显示你英雄的当前移动速度。 -apm 查看apm命令查看玩家当前的手速，即每分钟的平均操作次数。 -ii 记分板上显示盟友装备 -ha 查看屠夫钩子命中率

关闭常见的网络端口方法

关闭常见的网络端口方法一：135端口 135端口主要用于使用RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）协议并提供DCOM （分布式组件对象模型）服务。端口说明：135端口主要用于使用RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）协议并提供DCOM（分布式组件对象模型）服务，通过RPC可以保证在一台计算机上运行的程序可以顺利地执行远程计算机上的代码；使用DCOM可以通过网络直接进行通信，能够跨包括HTTP协议在内的多种网络传输。端口漏洞：相信去年很多Windows2000和Windows XP用户都中了“冲击波”病毒，该病毒就是利用RPC漏洞来攻击计算机的。RPC本身在处理通过TCP/IP的消息交换部分有一个漏洞，该漏洞是由于错误地处理格式不正确的消息造成的。该漏洞会影响到RPC与DCOM 之间的一个接口，该接口侦听的端口就是135。操作建议：为了避免“冲击波”病毒的攻击，建议关闭该端口。操作步骤如下：一、单击“开始”——“运行”，输入“dcomcnfg”，单击“确定”，打开组件服务。二、在弹出的“组件服务”对话框中，选择“计算机”选项。

三、在“计算机”选项右边，右键单击“我的电脑”，选择“属性”。

四、在出现的“我的电脑属性”对话框“默认属性”选项卡中，去掉“在此计算机上启用分布式COM”前的勾。二139端口 139NetBIOS File and Print Sharing通过这个端口进入的连接试图获得NetBIOS/SMB服务。这个协议被用于Windows"文件和打印机共享"和SAMBA。在Internet 上共享自己的硬盘是可能是最常见的问题。大量针对这一端口始于1999，后来逐渐变少。2000年又有回升。一些VBS（IE5 VisualBasic Scripting）开始将它们自己拷贝到这个端口，试图在这个端口繁殖。这里有说到IPC$漏洞使用的是139,445端口致命漏洞——IPC$ 其实IPC$漏洞不是一个真正意义的漏洞.通常说的IPC$漏洞其实就是指微软为了方便管理员而安置的后门-空会话。空会话是在未提供用户名和密码的情况下与服务器建立的会话.利用空会话我们可以做很多事比如:查看远程主机共享.得到远程主机用户名原本这些功能是用来方便管理员的.不

Shell命令

Shell Shell 就是用户与操作系统内核之间的接口，起着协调用户与系统的一致性和在用户与系统之间进行交互的作用。 4.1.1 Shell 的基本概念 1. 什么是S hell Shell 就是用户与操作系统内核之间的接口，起着协调用户与系统的一致性和在用户与系统之间进行交互的作用。Shell 在L inux 系统中具有极其重要的地位，如图4-1 所示

第 4 章 Shell 与 V i 编辑器 - 71 - diff grep vi multitasking sh gcc device hardware interface kernn e l TCP/IP stack bash utilii t es 图 4-1 Linux 系统结构组成 2. Shell 的功能 Shell 最重要的功能是命令解释，从这种意义上来说，Shell 是一个命令解释器。Linux 系统中的所有可执行文件都可以作为 Shell 命令来执行。将可执行文件作一个分类，如表 4-1 所示。表 4-1 可执行文件的分类部的解释器将其解释为系统功能调用并转交给内核执行；若是外部命令或实用程序就试图在硬盘中查找该命令并将其调入内存，再将其解释为系统功能调用并转交给内核执行。在查找该命令时分为两种情况：用户给出了命令路径，Shell 就沿着用户给出的路径查找，若找到则调入内存，若没有则输出提示信息；用户没有给出命令的路径，Shell 就在环境变量 PATH 所制定的路径中依次进行查找，若找到则调入内存，若没找到则输出提示信息。图 4-2 描述了 S hell 是如何完成命令解释的。

Dota 普通 Imba OMG 全命令

一、非娱乐版dota地图命令大全主要游戏模式常规模式：如果什么都不输入，15秒后自动默认常规模式。玩家只能选择自己方酒馆的英雄全选模式：-ap/-allpick玩家可以选择所有酒馆的英雄全体随机模式：-ar/-allrandom 玩家从所有酒馆的范围里自动随机得到一个英雄。和反转模式不兼容。团队随机模式： -tr/-teamrandom 玩家从自己方酒馆里随机得到一个英雄。和反转模式、死亡竞赛模式不兼容。模式随机： -mr/-moderandom 随机从全体随机模式，全选模式，团队随机模式和常规模式中选择一个模式。和反转模式、死亡竞赛模式不兼容。联赛模式： -lm/-leaguemode 需要10个玩家，团队交替选英雄，按（1-2-2-2-2-1）的顺序，第一玩家的团队是随机的。每个玩家有20s选择一个英雄，否则随机产生一个英雄。只能够选择自己方酒馆里的英雄。除了以下二级模式外其他不兼容，例外：洗牌模式，交换禁止模式，禁止重选模式，雪地地形模式。随机征召模式： -rd/-randomdraft 22个随机英雄从所有酒馆里选出来，并且放在地图左上的树林中。然后玩家按照联赛模式选择这些英雄。与镜像竞赛模式，死亡竞赛模式，全敏捷英雄模式，全智力英雄模式，全力量英雄模式，相同英雄模式，反转模式不兼容。随机队长模式: -cd 22个随机英雄从所有酒馆里选出来，并且放在地图左上的树林中。然后队长按照cm模式每方各ban掉2个英雄后开始选择这些英雄。与镜像竞赛模式，死亡竞赛模式，全敏捷英雄模式，全智力英雄模式，全力量英雄模式，相同英雄模式，反转模式不兼容。阵容投票模式： -vr/-voterandom 3种随机的阵容将被选择，每个玩家都可以投票。需要两边玩家数相同才能使用此模式。与镜像模式，死亡竞赛模式，全敏捷英雄模式，全智力英雄模式，全力量英雄模式，相同英雄模式，反转模式不兼容。当随机阵容选举模式选择后，30秒内各个玩家可以投票，如果不投，将自动随机投，如果投票是平局，将随机选择一个选项。各个玩家只能投一票。输入-option 1 或者 -option 2 或者-option 3来投票。扩展联赛模式： -xl/-extendedleague 需要10个玩家。在前20秒内，2方的团队领导（蓝色和粉红色玩家）可以在所有英雄里移除4个英雄。然后玩家像联赛模式那样选英雄。除了以下二级模式外其他不兼容，例外：洗牌模式，交换禁止模式，禁止重选模式，雪地地形模式。单选方案模式：-singledraft or -sd （swiss）系统随机给出力量、敏捷、智力三种类型英雄各一个放在你的能量圈中供选取队长模式：-captainmode or -cm 由双方队长（蓝色和粉红色玩家）各BAN4个英雄，接着队长按1-2-2-2-2-1的顺序为队友选择英雄，英雄选择完毕后，双方队员挑选所要的英雄二级游戏模式死亡竞赛： -dm/-deathmatch 如果你的英雄死了，你会在复活时间到的时

常用命令

服务器开始加电，等待片刻会自动引导操作系统，操作系统初始化完毕后会出现登录界面，输入正确的用户名：root和密码：zclroot就可以进入X 图形桌面环境了。 1.启动应用，数据库和数据交换 1）．在数据库（SDB）机器上启动数据交换,在#号切到db2inst1用户: su –db2inst1 dbstart (启动数据库) 2）启动websphere:点击屏幕左下角的终端程序（贝壳状图标），然后在#后面输入 /opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/startServer.sh server1 提示进程号则表示启动成功，大约需要五分钟，注意：最后面是数字1不是字母l,server1前面有个空格,注意大小写字母注：相应的停止websphere的命令为： #/opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/stopServer.sh server1 注意：如果在启动websphere的时候提示： ADMUO116I：正在文件 /opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/startServer.log 中记录工具信息 ADMUO128I:正在启动具有default概要文件的工具 ADMU3100I:正在从服务器读取配置：server1 ADMU3028I:在端口8880上检测到冲突。可能的原因：a）已经有一个服务器server1的实例在运行b）一些其他程序在使用端口8880 ADMU3027E:可能已经有一个服务器的实例在运行：server1

ADMU0111E:由于错误 Com.ibm.websphere.management.exception.AdminExcetption: ADMU3027E: 可能已经有一个服务器的实例在运行：server1 ,程序推出。 ADMU1211I:要获取故障的全部跟踪，使用–trace选项。此时表示应用W ebsphere已经启动了，不需要再进行启动。注意：如果在停止websphere的时候提示: ADMUO116I：正在文件 /opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/startServer.log 中记录工具信息 ADMUO128I:正在启动具有default概要文件的工具 ADMU3100I:正在从服务器读取配置：server1 ADMUO509I:无法到达 server “server1”.服务器看上去已经停止。 ADMUO211I:在文件 /opt/IBM/WebSphere/AppServer/bin/stopServer.log 中可以看到错误的信息表示此时：应用W ebsphere现在处在停止状态，需要启动。 3）在数据库（SDB）机器上启动数据交换,在#号切到db2inst1用户: su –db2inst1 >cd server >showsjjh (查看数据交换，如果有四行表示数据交换已经启动。) > stopsjjh （停止数据交换） >showsjjh (查看数据交换，到没有命令行显示为止) >loadsjjh (启动数据交换) >showsjjh (查看数据交换信息) 出现如上四条信息为正常启动了数据交换 2.重启及开关机命令 #reboot重新启动计算机 #shutdown -r now 重新启动计算机，停止服务后重新启动计算机 #shutdown -h now 关闭计算机，停止服务后再关闭系统 #halt 关闭计算机,强制关闭一般用shutdown -r now,在重启系统是关闭相关服务，shutdown -h now也是如此。 3.备份 #su –db2inst1 >db2 force applications all (切断目前所有与数据库的连接,可以多执行几次) >db2 backup db sino to /db2log （备份目录）若备份成功会返回提示，并生成一个时间戳，所谓时间戳就是一串记录当前“年月日时分秒”的数字，形如20070212152930，也包含在新生成的备份文件的文件名里。压缩命令 tar -cvfz sino20070317(压缩后的文件名).tar.gz 被压缩的文件名

连锁咖啡厅顾客满意度涉入程度对忠诚度影响之研究以高雄市星巴克为例

连锁咖啡厅顾客满意度涉入程度对忠诚度影响之研究以高雄市星巴克为例 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】

连锁咖啡厅顾客满意度对顾客忠诚度之影响－以高雄市星巴克为例 The Effects of Customer Satisfaction on Customer Loyalty—An Empirical study of Starbucks Coffee Stores in Kaohsiung City 吴明峻 Ming-Chun Wu 高雄应用科技大学观光管理系四观二甲学号：06 中文摘要本研究主要在探讨连锁咖啡厅顾客满意度对顾客忠诚度的影响。本研究以高雄市为研究地区，并选择8间星巴克连锁咖啡厅的顾客作为研究对象，问卷至2006年1月底回收完毕。本研究将顾客满意度分为五类，分别是咖啡、餐点、服务、咖啡厅内的设施与气氛和企业形象与整体价值感；将顾客忠诚度分为三类，分别是顾客再购意愿、向他人推荐意愿和价格容忍度，并使用李克特量表来进行测量。根据过往研究预期得知以下研究结果： 1.人口统计变项与消费型态变项有关。 2.人口统计变项与消费型态变项跟顾客满意度有关。 3.人口统计变项与消费型态变项跟顾客忠诚度有关。 4.顾客满意度对顾客忠诚度相互影响。关键词：连锁、咖啡厅、顾客满意度、顾客忠诚度 E-mail

一、绪论研究动机近年来，国内咖啡消费人口迅速增加，国外知名咖啡连锁品牌相继进入台湾，全都是因为看好国内咖啡消费市场。在国内较知名的连锁咖啡厅像是星巴克、西雅图极品等。本研究针对连锁咖啡厅之顾客满意度与顾客忠诚度间关系加以探讨。研究目的本研究所要探讨的是顾客满意度对顾客忠诚度的影响，以国内知名的连锁咖啡厅星巴克之顾客为研究对象。本研究有下列五项研究目的： 1.以星巴克为例，探讨连锁咖啡厅的顾客满意度对顾客忠诚度之影响。 2.以星巴克为例，探讨顾客满意度与顾客忠诚度之间的关系。 3.探讨人口统计变项与消费型态变项是否有相关。 4.探讨人口统计变项与消费型态变项跟顾客满意度是否有相关。 5.探讨人口统计变项与消费型态变项跟顾客忠诚度是否有相关。二、文献回顾连锁咖啡厅经营风格分类根据行政院（1996）所颁布的「中华民国行业标准分类」，咖啡厅是属於九大行业中的商业类之饮食业。而国内咖啡厅由於创业背景、风格以及产品组合等方面有其独特的特质，使得经营型态与风格呈现多元化的风貌。依照中华民国连锁店协会（1999）对咖啡产业调查指出，台湾目前的咖啡厅可分成以下几类：

ubuntu shell 使用命令大全

ubuntu shell 使用命令大全前言下面的命令大都需要在控制台/ 终端/ shell 下输入。控制台, 终端, 和shell 意味着同样一件事- 一个命令行界面，他可以用来控制系统。打开一个控制台: 应用程序--> 附件--> 终端任何一个使用'sudo' 作为前缀的命令都需要拥有管理员(或root) 访问权限。所以你会被提示输入你自己的密码。安装升级查看软件xxx安装内容 dpkg -L xxx 查找软件库中的软件 apt-cache search 正则表达式或 aptitude search 软件包显示系统安装包的统计信息 apt-cache stats 显示系统全部可用包的名称 apt-cache pkgnames 显示包的信息 apt-cache show k3b 查找文件属于哪个包 apt-file search filename 查看已经安装了哪些包 dpkg -l 查询软件xxx依赖哪些包 apt-cache depends xxx 查询软件xxx被哪些包依赖 apt-cache rdepends xxx 增加一个光盘源 sudo apt-cdrom add 系统升级 sudo apt-get update (这一步更新包列表) sudo apt-get dist-upgrade (这一步安装所有可用更新) 或者 sudo apt-get upgrade (这一步安装应用程序更新，不安装新内核等) 清除所有已删除包的残馀配置文件 dpkg -l |grep ^rc|awk '{print $2}' |sudo xargs dpkg -P 如果报如下错误，证明你的系统中没有残留配置文件了，无须担心。 dpkg: --purge needs at least one package name argument Type dpkg --help for help about installing and deinstalling packages [*]; Use `dselect' or `aptitude' for user-friendly package management; Type dpkg -Dhelp for a list of dpkg debug flag values; Type dpkg --force-help for a list of forcing options; Type dpkg-deb --help for help about manipulating *.deb files; Type dpkg --license for copyright license and lack of warranty (GNU GPL) [*]. Options marked [*] produce a lot of output - pipe it through `less' or `more' ! 编译时缺少h文件的自动处理 sudo auto-apt run ./configure 查看安装软件时下载包的临时存放目录

DotA 命令大全

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H3C交换机常用命令及注释

H3C交换机常用命令及注释 1、system-view 进入系统视图模式 2、sysname 为设备命名 3、display current-configuration 当前配置情况 4、language-mode Chinese|English 中英文切换 5、interface Ethernet 1/0/1 进入以太网端口视图 6、port link-type Access|Trunk|Hybrid 设置端口访问模式 7、undo shutdown 打开以太网端口 8、shutdown 关闭以太网端口 9、quit 退出当前视图模式 10、vlan 10 创建VLAN 10并进入VLAN 10的视图模式 11、port access vlan 10 在端口模式下将当前端口加入到vlan 10中 12、port E1/0/2 to E1/0/5 在VLAN模式下将指定端口加入到当前vlan中 13、port trunk permit vlan all 允许所有的vlan 通过 H3C路由器 1、system-view 进入系统视图模式 2、sysname R1 为设备命名为R1 3、display ip routing-table 显示当前路由表 4、language-mode Chinese|English 中英文切换 5、interface Ethernet 0/0 进入以太网端口视图 6、ip address 192.168.1.1 255.255.255.0 配置IP地址和子网掩码 7、undo shutdown 打开以太网端口 8、shutdown 关闭以太网端口 9、quit 退出当前视图模式 10、ip route-static 192.168.2.0 255.255.255.0 192.168.12.2 description To.R2 配置静态路由11、ip route-static 0.0.0.0 0.0.0.0 192.168.12.2 description To.R2 配置默认的路由 H3C S3100 Switch H3C S3600 Switch H3C MSR 20-20 Router ################ 1、调整超级终端的显示字号； 2、捕获超级终端操作命令行，以备日后查对； 3、language-mode Chinese|English 中英文切换； 4、复制命令到超级终端命令行，粘贴到主机； 5、交换机清除配置:reset save ；reboot ； 6、路由器、交换机配置时不能掉电，连通测试前一定要检查网络的连通性，不要犯最低级的错误。 7、192.168.1.1/24 等同192.168.1.1 255.255.255.0；在配置交换机和路由器时，192.168.1.1 255.255.255.0 可以写成： 192.168.1.1 24 8、设备命名规则：地名-设备名-系列号例：PingGu-R-S3600 ################ H3C华为交换机端口绑定基本配置 1，端口+MAC a)AM命令使用特殊的AM User-bind命令，来完成MAC 地址与端口之间的绑定。例如： [SwitchA]am user-bind mac-address 00e0-fc22-f8d3 interface Ethernet 0/1 配置说明：由于使用了端口参数，则会以端口为参照物，即此时端口E0/1只允许PC1上网，而使用其他未绑定的MAC地址的PC机则无法上网。但是PC1使用该MAC地址可以在其他端口上网。 b)mac-address命令使用mac-address static命令，来完成MAC地址与端口之间的绑定。例如： [SwitchA]mac-address static 00e0-fc22-f8d3 interface Ethernet 0/1 vlan 1 [SwitchA]mac-address max-mac-count 0 配置说明：由于使用了端口学习功能，故静态绑定mac后，需再设置该端口mac学习数为0，使其他PC接入此端口后其mac地址无法被学习。 2，IP+MAC a)AM命令使用特殊的AM User-bind命令，来完成IP地址与MAC地址之间的绑定。例如：[SwitchA]am user-bind ip-address 10.1.1.2 mac-address 00e0-fc22-f8d3 配置说明：以上配置完成对PC机的IP地址和MAC地址的全局绑定，即与绑定的IP地址或者

星巴克swot分析

6月21日 85度C VS. 星巴克SWOT分析星巴克SWOT分析优势 1.人才流失率低 2.品牌知名度高 3.熟客券的发行 4.产品多样化 5.直营贩售 6.结合周边产品 7.策略联盟劣势 1.店內座位不足 2.分店分布不均机会 1.生活水准提高 2.隐藏极大商机 3.第三空间的概念 4.建立电子商务威胁 1.WTO开放后，陆续有国际品牌进驻 2.传统面包复合式、连锁咖啡馆的经营星巴克五力分析１、供应商：休闲风气盛，厂商可将咖啡豆直接批给在家煮咖啡的消费者２、购买者：消费者意识高涨、资讯透明化（比价方便）３、同业內部竞争：产品严重抄袭、分店附近必有其他竞争者４、潜在竞争者：设立咖啡店连锁店无进入障碍、品质渐佳的铝箔包装咖啡５、替代品：中国茶点、台湾小吃、窜红甚快的日本东洋风...等８５度ｃ市場ｓｗｏｔ分析：【Strength优势】具合作同业优势产品精致以价格进行市场区分，平价超值服务、科技、产品、行销创新，机动性强加盟管理人性化【Weakness弱势】通路品质控制不易品牌偏好度不足通路不广财务能力不健全 85度c的历史资料，在他们的网页上的活动信息左邊的新聞訊息內皆有詳細資料，您可以直接上網站去查閱，皆詳述的非常清楚。

顧客滿意度形成品牌重於產品的行銷模式。你可以在上他們家網站找找看！【Opportunity机会】勇于變革变革与创新的经营理念同业策略联盟的发展、弹性空间大【Threat威胁】同业竞争对手(怡客、维多伦)门市面对面竞争加盟店水准不一，品牌形象建立不易直，间接竞争者不断崛起(壹咖啡、City Café．．．) 85度跟星巴克是不太相同的零售，星巴客应该比较接近丹堤的咖啡厅，策略形成的部份，可以从 1.产品线的宽度跟特色 2.市场区域与选择 3.垂直整合 4.规模经济 5.地区 6.竞争优势這6點來做星巴客跟85的区分可以化一个表，來比较他們有什么不同內外部的話，內部就从相同产业來分析(有什麼优势跟劣势) 外部的話，一樣是相同产业但卖的东西跟服务不太同，来与其中一个产业做比较(例如星巴客) S(优势):點心精致平价,咖啡便宜,店面设计观感很好...等等 W(劣势):对于消费能力较低的地区点心价格仍然较高,服务人员素质不齐,點心种类变化較少 O(机会):对于点心&咖啡市场仍然只有少数的品牌独占(如:星XX,壹XX...等),它可以透过连锁店的开幕达成高市占率 T(威协):1.台湾人的模仿功力一流,所以必须保持自己的特色做好市场定位 2.消費者的口味变化快速,所以可以借助学者"麥XX"的做法保有主要的點心款式外加上几样周期变化的點心五力分析客戶讲价能力（the bargaining power of customers）、供应商讲价能力（the bargaining power of suppliers）、新进入者的竞争（the threat of new entrants）、替代品的威协（the threat of substitute products）、现有厂商的竞争（The intensity of competitive rivalry）

常用端口号与对应的服务以及端口关闭

常用端口号与对应的服务以及端口关闭端口简介：本文介绍端口的概念，分类，以及如何关闭/开启一个端口 21端口：21端口主要用于FTP（File Transfer Protocol，文件传输协议）服务。 23端口：23端口主要用于Telnet（远程登录）服务，是Internet上普遍采用的登录和仿真程序。 25端口：25端口为SMTP（Simple Mail Transfer Protocol，简单邮件传输协议）服务器所开放，主要用于发送邮件，如今绝大多数邮件服务器都使用该协议。 53端口：53端口为DNS（Domain Name Server，域名服务器）服务器所开放，主要用于域名解析，DNS 服务在NT系统中使用的最为广泛。 67、68端口：67、68端口分别是为Bootp服务的Bootstrap Protocol Server（引导程序协议服务端）和Bootstrap Protocol Client（引导程序协议客户端）开放的端口。 69端口：TFTP是Cisco公司开发的一个简单文件传输协议，类似于FTP。 79端口：79端口是为Finger服务开放的，主要用于查询远程主机在线用户、操作系统类型以及是否缓冲区溢出等用户的详细信息。 80端口：80端口是为HTTP（HyperText Transport Protocol，超文本传输协议）开放的，这是上网冲浪使用最多的协议，主要用于在WWW（World Wide Web，万维网）服务上传输信息的协议。 99端口：99端口是用于一个名为“Metagram Relay”（亚对策延时）的服务，该服务比较少见，一般是用不到的。 109、110端口：109端口是为POP2（Post Office Protocol Version 2，邮局协议2）服务开放的，110端口是为POP3（邮件协议3）服务开放的，POP2、POP3都是主要用于接收邮件的。 111端口：111端口是SUN公司的RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）服务所开放的端口，主要用于分布式系统中不同计算机的内部进程通信，RPC在多种网络服务中都是很重要的组件。 113端口：113端口主要用于Windows的“Authentication Service”（验证服务）。 119端口：119端口是为“Network News Transfer Protocol”（网络新闻组传输协议，简称NNTP）开放的。 135端口：135端口主要用于使用RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）协议并提供DCOM（分布式组件对象模型）服务。

Dota Imba命令大全-三选一模式指令_最新Dota Imba3.79b命令

【Dota Imba命令大全】三选一模式指令_最新Dota Imba3.79b命令 DOTA IMBA这张图拥有许多有趣的命令，而其中有很多是正常的DOTA版本所没有的，这些命令可以带给玩家更多的娱乐和体验。进入游戏后，玩家既可以使用正常DOTA版本的所有命令（如-AP -RD -RDSP 等等），也可以将正常模式下的命令与IM模式下的命令混合使用，以达到更有趣的游戏体验。在这里，小编为您整理了一些IM模式下的专有命令，供玩家体验IM的乐趣。如果你要同时开启-cn,-sl命令，你只需要输入-c nsl，多个命令以此类推。（如-ardmimssstscakfefnbb）推荐模式1：-ardmssstscakfefnbb，然后再键入-nd（死亡随机模式，死亡后立即复活，注意要连续输入） —此模式下英雄会随机获得5个技能（1级的时候有2个，其他技能随着英雄升级而获得），死亡之后会更换英雄和技能。此模式被称为随机死亡模式，比较注重人品。推荐模式2：-sdstscakfefrfnbb（三选一模式） —此模式下每个人会从随机的三个英雄——力量\敏捷\智力中选择一个，技能为所选英雄原有技能，另随机获得一个额外技能。此模式则是著名的三选一模式，很考验对英雄的了解程度。推荐模式3：-ZMR —在最新dota imba3.76版本中输入此命令，将自动开启三选一模式。 -im 开启IM模式（想玩IM版地图的必选模式，想玩DOTA IMBA必须开启的模式）。注：3.72版以后不需要输入-im，默认为im模式，直接输入正常的游戏模式（-ap，rd等）就行对战。 -cn 在该模式下AI英雄的技能不会IM化。

IMBA命令大全

现在HF和VS平台的常用的DOTA IMBA游戏模式命令有两种：推荐模式1：-ardmimssstscakfefnbb，然后再键入-nd，此模式下英雄会随机获得5个技能（1级的时候有2个，其他技能随着英雄升级而获得），死亡之后会更换英雄和技能。推荐模式2：-sdstscakfefrfnbb，此模式下每个人会从随机的三个英雄—— 力量\敏捷\智力中选择一个，技能为所选英雄原有技能，另随机获得一个额外技能。通用：黄点由原本的每级增加2点三围，改为每级增加10点三围，其中8点加在白字上。 DOTA正式版常用命令 -ap全选模式玩家可以选择所有酒馆的英雄。 -ar全体随机模式玩家从所有酒馆的范围里自动随机得到一个英雄。 -sd sd模式是ar的升级版，每个人会从三个英雄——力量\敏捷\智力中选择一个 -dm死亡竞赛如果你的英雄死了，你会在复活时间到的时候重新选一个英雄。如果主游戏模式是随机，那么你将随机得到那个英雄。如果一个团队有44次死亡，或者基地被拆，团队就输了。补充说明：第一个玩家可以在选择死亡竞赛模式后15秒内输入下面的命令，需要分开输入。-nd取消死亡计时器当英雄死亡后不需要复活时间立即可以选下一个英雄。 -du 复选模式玩家选了某一个英雄后，该英雄不被从酒馆移除，其他玩家还可以选。 -sc超级士兵模式某些时候每方会各产生超级士兵跟随小兵进攻。最弱的是攻城傀儡，强一点的是恐怖怪鱼，最强的是远古九头蛇。 -st超级塔模式所有建筑会自动快速回血。 -fr快速复活，假如死了，不会像以前等99秒，只要十几秒就好了 -fn快速刷野。选择英雄时的相关命令 -random随机选择英雄随机选择一个英雄，不消耗金钱。 -repick重新选择英雄花费一定钱，让你放弃已选择的英雄而重新选。只能使用一次，一般消耗150金钱，但在-ar中消耗400 。如果是随机英雄模式，新英雄也是随机的。在禁止重选模式下，不能使用这个命令。

常用命令技术

划分端口VLAN 技术 interface GigabitEthernet1/0/2 port link-mode bridge port access vlan 5 将端口划分到VLAN 5中，端口连接终端设备 interface Ten-GigabitEthernet1/0/32 port link-mode bridge port link-type trunk undo port trunk permit vlan 1 port trunk permit vlan 2 to 4094 将端口32口修改成trunk 模式，使交换机之间可以互通，此处是允许所有VLAN 通过，除VLAN 1 备注：如果想方便，可以输入interface range GigabitEthernet1/0/2 to GigabitEthernet1/0/10，次命令是批量修改命令开启远程管理功能针对S5560-EI汇聚交换机的命令： local-user admin class manage password sim h3jy@admin service-type telnet authorization-attribute user-role level-15 这是创建用户和密码 user-interface vty 0 4 authentication-mode scheme 这是配置telnet 登录信息 user-role level-15 telnet server enable 这是开启telnet 功能针对S5510接入交换机的命令： local-user admin authorization-attribute level 3 password sim h3jy@admin service-type telnet user-interface vty 0 4 authentication-mode scheme user privilege level 3 telnet server enable 创建虚接口命令 interface Vlan-interface100 ip address 10.10.1.3 255.255.255.0 就是创建接口地址（前提是已经有了VLAN 100，如果没有必须提前创建）创建VLAN以及添加备注

Linux Shell常用命令总结

1. find find pathname -options [-print -exec -ok] 让我们来看看该命令的参数： pathname find命令所查找的目录路径。例如用.来表示当前目录，用/来表示系统根目录。 -print find命令将匹配的文件输出到标准输出。 -exec find命令对匹配的文件执行该参数所给出的shell命令。相应命令的形式为'command' {} \;，注意{}和\；之间的空格，同时两个{}之间没有空格, 注意一定有分号结尾。 0) -ok 和-exec的作用相同，只不过以一种更为安全的模式来执行该参数所给出的shell命令，在执行每一个命令之前，都会给出提示，让用户来确定是否执行 find . -name "datafile" -ctime -1 -exec ls -l {} \; 找到文件名为datafile*, 同时创建实际为1天之内的文件, 然后显示他们的明细. find . -name "datafile" -ctime -1 -exec rm -f {} \; 找到文件名为datafile*, 同时创建实际为1天之内的文件, 然后删除他们. find . -name "datafile" -ctime -1 -ok ls -l {} \; 这两个例子和上面的唯一区别就是-ok会在每个文件被执行命令时提示用户, 更加安全. find . -name "datafile" -ctime -1 -ok rm -f {} \; 1) find . -name 基于文件名查找,但是文件名的大小写敏感. find . -name "datafile*" 2) find . -iname 基于文件名查找,但是文件名的大小写不敏感. find . -iname "datafile*" 3) find . -maxdepth 2 -name fred 找出文件名为fred,其中find搜索的目录深度为2(距当前目录), 其中当前目录被视为第一层. 4) find . -perm 644 -maxdepth 3 -name "datafile*" (表示权限为644的, 搜索的目录深度为3, 名字为datafile*的文件) 5) find . -path "./rw" -prune -o -name "datafile*" 列出所有不在./rw及其子目录下文件名为datafile*的文件。 find . -path "./dir*" 列出所有符合dir*的目录及其目录的文件. find . $ -path "./d1" -o -path "./d2" $ -prune -o -name "datafile*" 列出所有不在./d1和d2及其子目录下文件名为datafile*的文件。 6) find . -user ydev 找出所有属主用户为ydev的文件。 find . ! -user ydev 找出所有属主用户不为ydev的文件，注意!和-user之间的空格。 7) find . -nouser 找出所有没有属主用户的文件，换句话就是，主用户可能已经被删除。 8) find . -group ydev 找出所有属主用户组为ydev的文件。