java-linux 是一个基于 Java 开发并运行于 Linux 环境下的项目，旨在为开发者提供一个高效、稳定和易于扩展的平台。该项目结合了 Java 的跨平台优势和 Linux 的高性能稳定性，适用于各种服务端应用、自动化工具和企业级系统开发。
功能
- 执行linux命令
- 执行python脚本
演示视频
特性
- 跨平台支持：利用 Java 的平台无关性，实现代码在不同操作系统中的一致性表现。
- 高性能：在 Linux 环境下优化资源管理与调度，确保应用高效运行。
- 易于扩展：模块化设计，方便添加新功能和集成第三方组件。
- 稳定可靠：依托 Linux 强大的系统内核和社区支持，保障系统稳定性与安全性。
环境要求
- 操作系统：Linux（推荐使用 Ubuntu、CentOS 或其他主流发行版）
- Java 版本：Java 8 或更高版本
- 依赖工具：Git、Maven/Gradle（根据项目构建工具选择）
安装步骤
- 克隆仓库
打开终端并运行以下命令将项目克隆到本地：git clone https://github.com/litongjava/java-linux.git - 编译项目
进入项目目录，根据使用的构建工具进行编译。例如，如果使用 Maven：cd java-linux mvn clean install - 运行应用
编译完成后，运行生成的 jar 包：java -jar target/java-linux-1.0.0.jar
使用说明
在成功启动应用后，你可以通过以下方式进行访问和配置：
- 配置文件：所有配置均在
config目录下进行管理，根据不同环境进行相应调整。 - 日志文件：运行日志保存在
logs目录中，便于进行问题排查和性能监控。 - 接口调用：项目提供 RESTful 接口，可通过 Postman 或浏览器进行测试，详细接口文档请参见 API 文档。
接口
curl --location --request POST 'http://127.0.0.1/python' \
--header 'User-Agent: Apifox/1.0.0 (https://apifox.com)' \
--header 'Authorization: Bearer 123456' \
--header 'Content-Type: text/plain' \
--header 'Accept: */*' \
--header 'Host: 127.0.0.1' \
--header 'Connection: keep-alive' \
--data-raw 'import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义函数 f(x) = x^2
def f(x):
return x**2
# 定义切线方程
def tangent_line(a, x):
return 2*a*x - a**2
# 生成 x 数据
x = np.linspace(-5, 5, 400)
y = f(x)
# 选取多个切点
a_values = [-2, -1, 0, 1, 2]
# 绘图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, y, label=r'\''$f(x) = x^2$'\'', color="blue")
# 绘制每个切点的切线
for a in a_values:
tangent_y = tangent_line(a, x)
plt.plot(x, tangent_y, '\''--'\'', label=fr'\''Tangent at $x={a}$'\'')
# 标记切点
plt.scatter(a, f(a), color='\''red'\'', zorder=3)
# 设置图表属性
plt.xlabel('\''x'\'')
plt.ylabel('\''y'\'')
plt.title('\''Function $f(x) = x^2$ and its Tangents'\'')
plt.axhline(0, color='\''black'\'', linewidth=0.5)
plt.axvline(0, color='\''black'\'', linewidth=0.5)
plt.legend()
plt.grid(True)
# 显示图形
plt.show()'
安装的python库
- numpy：用于高效的多维数组和矩阵运算，是数值计算的基础包。
- matplotlib：一个强大的绘图库，能够生成高质量的图形和可视化结果。
- pandas：主要用于数据处理和分析，提供了高效的数据结构（如 DataFrame）和数据操作工具。
- scipy：基于 numpy，提供了更多的科学计算工具，如积分、优化、信号处理等。
- seaborn：基于 matplotlib，提供更高级、更美观的数据可视化接口，适合统计图表绘制。
- scikit-learn：机器学习库，包含了大量常用的机器学习算法和数据预处理工具。
- statsmodels：用于统计建模和计量经济学分析，适合需要详细统计检验和模型诊断的场景。
- requests：简化 HTTP 请求的库，用于网络数据获取。
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