常用的Linux/Unix命令

本文总结了一些常用的Linux/Unix命令,包括磁盘管理如cd、ls、pwd等,备份压缩如zip、unzip、gzip等,以及系统设置命令rpm。这些命令对于初学者来说是非常实用的基础知识。

前些天去北京面试实习生,结果被问到了:
你知道哪些常用的Linux/Unix命令?
结果我支支吾吾就说出了几个cd ls ./xx
所以还是有必要好好学一下的。
在这里我只列出一些常用的Linux/Unix命令

磁盘管理(最常用)

1.cd 切换目录到你想到的地方。
用法: cd Name(跳到文件名为Name的文件) cd /user/bin(跳转到/user/bin) cd ~(跳到home目录) cd ..(跳到上一层)

2.ls 显示当前路径下的文件目录。
用法: ls (显示目录) ls -a(显示所有文件及目录) ls -l (显示文件名和类型、权限、大小等) ls -r(以英文字母倒序显示) ls -t (以文件创建时间正序排序)

3.pwd 显示当前路径。
用法: pwd (显示当前路径)

4.mkdir 创建一个文件夹。
用法: mkdir Name (创建名为Name的文件夹) mkdir -p Name (如果Name文件夹不存在就创建,存在就不执行)

5.rmdir 删除一个文件夹。
用法: rmdir Name (删除Name文件夹) rmdir -p FatherName/Name (删除Name文件夹,如果Name的父目录为空了,也一并删除)

6.du 显示文件或文件夹大小。
用法: du(显示当前所有文件大小) du Name (显示Name文件或文件夹大小)

7.du 显示文件或文件夹大小。
用法: du(显示当前所有文件大小) du Name (显示Name文件或文件夹大小)

备份压缩

1.zip 用于压缩文件。
用法: zip -q -r Name.zip (将当前文件夹压缩)

2.unzip 用于解压.zip压缩文件。
用法: unzip Name.zip (解压Name) unzip -l Name.zip (查看Name内的压缩文件)

3.gzip 用于压缩成.gz文件。
用法: gzip * (压缩目录下所有文件) gzip -dv *(解压文件)

系统设置

1.rpm 用于Linux下安装下载软件等操作。
用法: rpm install cordova

(未完待续)

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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