目录：pwd、ls、cd、mkdir、rmdir文件：touch、cp、mv、rm -rf查看：cat、more、less、head、tail查找：grep、find进程：ps -ef、kill -9磁盘：df -h、du -sh权限：chmod、chown过滤文本关键字，工作常用于日志筛选报错、排查异常。实时跟踪日志文件末尾，线上实时看程序运行日志、排查故障必备。ps -ef 查看全量进程；搭配

面向对象高阶、爬虫、并发线程、Django/Flask、机器学习、深度学习、Numpy 高阶、可视化花哨图表。

Shell 命令主要运行在 Linux、Unix、MacOS；Windows 默认不支持，需装 Git Bash、WSL。大数据 Hadoop、Spark、Hive 全部依赖操作服务器。工作最常用：tarps killrm -rf，生产环境绝对不能乱敲。

如果你想自己定义标签体育、财经、娱乐、健康、教育用通用大模型接口（豆包、DeepSeek、GPT）最方便。给文字打标签。判断正面 / 负面 / 中性。python运行请对以下文本分类，只能从以下类别选择：体育、财经、娱乐、健康、教育文本：{}只输出类别，不要解释。data = {# 测试print(deepseek_classify("明星发布新歌"))

特征工程 = 把原始业务数据，清洗、转换、筛选成「模型能高效学习、业务能解释」的优质特征的全过程。用最少、最准的特征，让模型效果最好、最稳定、最可解释。多个输入特征之间高度相关，互相重复信息，相当于给模型喂了 “重复的话”比如：同时用「身高 (cm)」和「身高 (m)」、「月消费」和「年消费」，就是典型的多重共线性。

【代码】SQL → Hive → Python 数据分析 → 机器学习 / AI 基础。

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