ClamAV是一个在命令行下查毒软件，为什么是查毒软件？因为他无法杀毒，只能查出您计算机内的病毒，但是无法清除它。ClamAV可以工作很多的平台上，但是有少数无法支持，这就要取决您所使用的平台的流行程度了。另外它主要是来防护一些WINDOWS病毒和木马程序。
我需要反病毒软件么？是免费的么？
绝大多数的linux是先进的，所以，很少的病毒能够在linux的运行和繁衍。而且，由于目前PC都使用的是Windows，所以病毒制造者们更愿意去写Windows下的病毒。但是还有很多的原因能致使您使用一些病毒扫描程序的，比如：
- 扫描在您计算机上的Windows设备
- 扫描在本地网络中的Windows计算机
- 扫描您即将要传送给别人的文件
- 扫描您将要发送给别人的EMAIL
安装ClamAV
sudo apt-get install clamav
这里有两种的ClamAV供您选择 1.手动：安装ClamAV的安装包 2.自动：安装ClamAV-daemon 这两种都可以安装ClamAV，但是要是使用上面的方法，是手动的。 在您安装完成之后，您可能被程序问及一些问题，比如怎么去升级。这就需要您选择一个离您比较近的服务器来升级。ClamAV的升级程序是很小的，所以很值得去自动升级。
怎么使用ClamAV
这部分将会介绍安装之后的使用
升级我的病毒库
运行 freshclam.
您将会看见以下说明
user@ubuntu:/etc/clamav # freshclam
ClamAV update process started at Wed Apr 27 00:06:47 2005
main.cvd is up to date (version: 31, sigs: 33079, f-level: 4, builder: tkojm)
daily.cvd is up to date (version: 855, sigs: 714, f-level: 4, builder: ccordes)
使用ClamAV扫描我计算机中的文件
运行 clamscan.
这里附带一些例子
- 扫描所有用户的主目录就使用 clamscan -r /home
- 扫描您计算机上的所有文件并且显示所有的文件的扫描结果，就使用 clamscan -r /
- 扫描您计算机上的所有文件并且显示有问题的文件的扫描结果， 就使用 clamscan -r –bell -i /
当clamAV扫描完所有文件的时候，会显示如下的类似报告
----------- SCAN SUMMARY -----------
Known viruses: 33840
Scanned directories: 145
Scanned files: 226
Infected files: 1
Data scanned: 54.22 MB
I/O buffer size: 131072 bytes
Time: 20.831 sec (0 m 20 s)
ClamAV只会去扫描对于ClamAV可以读取的文件。 果您想扫描所有文件，在命令前加上 sudo .
使ClamAV以daemon防护的方式运行
安装clamav-daemon就可以了，clamav-daemon将会建立一个名为'clamav'的帐户，这是为了可以使ClamAV扫描一些系统文件，比如您的Email存放的地方，您可以添加'clamav'为这些文件或者目录的所有者。
如何知道clamav-daemon是否运行了?
查看进程列表就可以了: psax|grep[c]lamd
如何删除病毒文件？
在扫描的时候，您可以添加'--remove'就可以了
如何知道我现在使用的ClamAV版本？
执行 clamdscan-v:
user@ubuntu:/etc/clamav # clamdscan -V
ClamAV 0.83/855/Tue Apr 26 06:40:32 2005
如何知道更多的参数
使用 manclamscan.
如何使ClamAV按计划自动运行
您可以使用'at'命令来使clamscan和freshclam运行，比如
at 3:30 tomorrow
at>clamscan -i /home/user > mail user@example.com
at> <CTRL-D>
job 3 at 2005-04-28 03:30
InterWikiMap: ClamAV (2006-07-21 11:50:47由drivel编辑)
分享到：
相关推荐
Ragpicker恶意软件爬虫... 用于解压缩恶意软件的ClamAV防病毒扫描程序[wiki.ubuntuusers.de ClamAV] 请求： : httplib2（HTTP客户端库）： : Yapsy -然而，另一个插件系统： 美丽的汤解析器： : M2Crypto： ://
多目标白鲸优化算法MOBWO：在多目标测试函数中的实证与应用分析,多目标白鲸优化算法MOBWO的实证研究：在九个测试函数中的表现与评估,多目标白鲸优化算法MOBWO 在9个多目标测试函数中测试 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行，算法新颖 1将蛇优化算法的优良策略与多目标优化算法框架（网格法）结合形成多目标蛇优化算法(MOSO)，为了验证所提的MOSO的有效性，将其在9个多目标测试函数 (ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、Kursawe、Poloni,Viennet2、Viennet3) 上实验，并采用IGD、GD、HV、SP四种评价指标进行评价，部分效果如图1所示，可完全满足您的需求～ 2源文件夹包含MOBWO所有代码(含9个多目标测试函数)以及原始白鲸优化算法文献 3代码适合新手小白学习，一键运行main文件即可轻松出图 4仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行～ ,多目标白鲸优化算法(MOBWO); 测试函数; Matlab语言; 程序调试; 算法新颖; 多目标蛇优化算法(MOSO); IGD、GD、HV、SP评价指标; 代码学习; 轻松出图。,基于
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
内容概要：本文介绍了在中国石油勘探开发梦想云平台上定义REST API接口的基本规范，旨在提高接口质量，便于开发、测试和维护。主要内容包括REST API的基础概念，设计流程，URI、HTTP方法及响应状态码的运用，API文档的管理以及Swagger工具的应用，还详细阐述了API安全认证，特别是JWT的应用。通过这份文档能够帮助开发者理解和实施高质量的微服务架构。 适用人群：适用于参与或计划参与微服务项目的开发团队，尤其是那些致力于提升REST API接口质量和效率的专业技术人员。 使用场景及目标：文档的目标在于引导用户理解REST API接口设计的关键要素，如资源命名、方法选择等，并教会他们如何有效管理和保护这些API，确保其稳定性和安全性。通过实践本指南的原则，用户可以构建出更加健壮的分布式应用程序接口。 其他说明：此外，文中提供了大量关于API文档生成与维护的最佳做法，强调了文档更新须与代码同步，同时也探讨了API变更管理的有效方法。在安全方面，重点讲述了JWT的构成及其工作机制，展示了利用JWT实现高效认证的具体实例。
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
内容概要：该文档详细介绍了基于双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络与Adaboost集成学习的时间序列预测模型及其应用。文中阐述了项目背景，指出了传统LSTM在复杂数据下存在的局限，提出了通过BiLSTM增强前后依赖关系，并结合Adaboost优化模型精度与泛化能力的方法。全文涵盖了从数据预处理、特征提取到建模、评估、以及GUI设计在内的全过程，并展示了该模型在金融预测、气象预报、能源管理和生产调度等多个领域的广泛应用潜力。文章还包括对代码片段的具体解析、模型部署的考量及未来发展的展望。 适合人群：拥有基本的机器学习与神经网络基础的研究人员和技术开发者，尤其是那些正在寻找时间序列数据分析解决方案的专业人士。 使用场景及目标：1. 多个领域如金融市场、气象预测等的时间序列数据处理任务中；2. 解决传统单一神经网络可能出现的过拟合并优化模型的鲁棒性和准确性。 其他说明：除了详细讲解如何使用Matlab实施完整的BiLSTM和Adaboost集成外，文中还特别注意到了模型调优的重要性——通过超参数搜索、早停策略和其他正则化技巧以预防过拟合情况的发生。此外，文档还讨论了有关实时数据处理、模型安全性和可移植性的要点。附带完整的Matlab代码实现了从环境准备直到预测结果可视化的每一个步骤，使读者可以很容易地复现和定制整个工作流程。
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
内容概要：Go 1.24 版本引入了多项关键改进，其中包括：泛型类型别名，允许类型别名携带类型参数，简化代码实现；弱指针避免对象因包含在缓存中而无法被释放的问题；改进了终结器，提供了新的运行时函数 AddCleanup 以增强对象清理的灵活性和可靠性。另外，Go 1.24 改善了 map 的默认实现，显著提升了其运行时性能。与此同时，开源项目 miniblog 是一个功能全面、易于理解的 Go 实战项目。该项目采用了类似 Kubernetes 的三层架构设计，涵盖了许多 Go 项目开发的最佳实践和技术栈，不仅有助于开发者理解 Go 项目的核心理念和实施方法，还能提供一系列开发脚手架工具、配套课程和支持材料，以便更轻松地开展实际项目。 适合人群：1年以上 Go 开发经验的研发人员或正在寻找优秀 Go 项目充实自己简历的技术人员。 使用场景及目标：该总结的目标是帮助有一定 Go 基础的知识分子迅速了解新特性及其实用价值。miniblog 项目特别适用于希望加深对 Go 实践认识的学习者，尤其是那些想要通过参与实际编码练习和深入理解 Go 内部工作机制的人群。通过这两个方面的内容学习可以帮助使用者更好地理解 Go 新增特性的应用前景和发展方向，并能够在实践中灵活应用。 其他说明：本文档不仅涵盖了新特性的技术和理论要点，同时也展示了如何通过动手实践强化技能的具体例子。阅读本文不仅可以学到最新的 Go 编程技巧，还将了解到实际开发过程中面临的挑战及其解决方案。此外，还提供了一份详细的安装指导，以及一些常见的操作指南。对于新手而言，可以通过提供的完整配套资料逐步建立起个人的知识体系；而对于资深开发者，则可以在更高层次上审视自身项目的架构设计，进而推动技术创新和个人职业发展。
CoW项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/Gemini/LinkAI/ChatGLM/KIMI/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业AI应用。 功能如下： 1、 多端部署： 有多种部署方式可选择且功能完备，目前已支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等部署方式 2、 基础对话： 私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT-3.5, GPT-4o-mini, GPT-4o, GPT-4, Claude-3.5, Gemini, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问，ChatGLM-4，Kimi(月之暗面), MiniMax, GiteeAI 3、 语音能力： 可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型 4、 图像能力： 支持图片生等
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均是完整代码运行出的仿真结果图，可见完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统：一种振动信号采集与故障诊断的实用设计与实践验证,基于LabVIEW的滚动轴承高效故障诊断系统设计与应用研究,基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统. 实现对滚动轴承工作状态的监测，提出了一种基于 Lab VIEW 的滚动轴承故障诊断系统的设计方案，给出了滚动轴承振动信号的采集与故障诊断方法，在 Lab VIEW 的诊断平台下进行信号处理与分析，然后结合滚动轴承故障诊断理论与信号分析结果来对该轴承运行状态进行判断。 最后利用旋转机械振动及故障模拟试验平台对该系统进行验证，验证结果体现了该系统具有可行性和适用性。 ,LabVIEW; 滚动轴承故障诊断系统; 振动信号采集; 故障诊断方法; 信号处理与分析; 验证测试; 可行性; 适用性,基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统设计与验证
Javascript语言视频教程，涵盖Javascript语言基础和高级教程，零基础入门。
python在链表的前面-开头插入一个节点
CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均是完整代码运行出的仿真结果图，可见完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
《基于改进动态窗口DWA模糊自适应调整权重的路径规划算法研究及其MATLAB实现》,《基于改进动态窗口DWA的模糊自适应权重调整路径规划算法及其MATLAB实现》,基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径规划算法 MATLAB 源码+文档 《栅格地图可修改》 基本DWA算法能够有效地避免碰撞并尽可能接近目标点，但评价函数的权重因子需要根据实际情况进行调整。 为了提高DWA算法的性能，本文提出了一种改进DWA算法，通过模糊控制自适应调整评价因子权重，改进DWA算法的实现过程如下： 定义模糊评价函数。 模糊评价函数是一种能够处理不确定性和模糊性的评价函数。 它将输入值映射到模糊隶属度，根据规则计算输出值。 在改进DWA算法中，我们定义了一个三输入一输出的模糊评价函数，输入包括距离、航向和速度，输出为权重因子。 [1]实时调整权重因子。 在基本DWA算法中，权重因子需要根据实际情况进行调整，这需要人工干预。 在改进DWA算法中，我们通过模糊控制实现自适应调整，以提高算法的性能。 [2]评估路径。 通过路径的长度和避障情况等指标评估路
基于MATLAB平台PCA算法的人脸识别系统：程序调试成功，可替换数据获取高准确率识别结果,基于MATLAB平台PCA算法的人脸识别系统：程序调试与自我数据替换实现高精度识别结果,基于MATLAB平台PCA的人脸识别，程序已调通，可将自己的数据替进行识别。 得到识别准确率结果。 ,基于MATLAB平台PCA的人脸识别; 程序已调通; 数据替换; 识别准确率。,MATLAB平台PCA人脸识别程序：调通后实现高准确率识别