/ect/profile
此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行.并从 /etc/profile.d 目录的配置文件中搜集shell的设置.
/etc/bashrc
为每一个 运行bash shell 的用户执行此文件.当bash shell被打开时,该文件被读取.
~/.bash_profile
每个用户都可使用该文件输入 专用于 自己使用的shell信息, 当用户登录时,该文件仅仅执行一次 !默认情况下,他设置一些环境变量,执行~/.bashrc文件.
~/.bashrc
该文件包含专用于用户的bash shell的bash信息 ,当登录时以及每次打开新的shell时,该该文件被读取 .
~/.bash_logout
当每次退出系统(退出bash shell)时,执行该文件.
此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行.并从 /etc/profile.d 目录的配置文件中搜集shell的设置.
/etc/bashrc
为每一个 运行bash shell 的用户执行此文件.当bash shell被打开时,该文件被读取.
~/.bash_profile
每个用户都可使用该文件输入 专用于 自己使用的shell信息, 当用户登录时,该文件仅仅执行一次 !默认情况下,他设置一些环境变量,执行~/.bashrc文件.
~/.bashrc
该文件包含专用于用户的bash shell的bash信息 ,当登录时以及每次打开新的shell时,该该文件被读取 .
~/.bash_logout
当每次退出系统(退出bash shell)时,执行该文件.
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八股战士0offer:虽然但是,你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程,而不是训练或者微调模型,这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西:提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到,建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客,anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了 点赞 评论 收藏
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