java-linux

项目简介

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()'

显示效果

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。

贡献指南

我们欢迎社区贡献！如果你有好的想法或发现了问题，请按照以下流程提交 PR：

Fork 仓库并新建分支；
实现新功能或修复 Bug；
提交 PR 并描述详细修改内容；
等待项目维护者审核和反馈。

许可证

本项目采用 MIT License 许可证，详情请参见 LICENSE 文件。

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