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linux-shell
当前文章被以下社区和专栏收录:
❀dialog命令运用于linux❀
学习dialog命令在linux的运用:)
shell之dialog详解
Liunx下的dialog工具是一个可以和shell脚本配合使用的文本界面下的创建对话框的工具,每个对话框提供的输出有两种形式: 将所有输出到stderr输出,不显示到屏幕。 使用退出状态码,OK为0,NO为1,ESC为255。 通用选项如下(这些选项来设置dialog box的背景、颜色和标题等): --title <title>:指定将在对话框的上方显示的标题字符串。 --no-shadow:禁止阴影出现在每个对话框的底部。 --shadow:应该是出现阴影效果。 --inse
7、巧用 Dialog 和 AWK 提升 Shell 脚本交互性与数据处理能力
本文详细介绍了如何使用 Dialog 和 AWK 提升 Shell 脚本的交互性与数据处理能力。通过具体示例展示了 Dialog 创建各种对话框与用户交互的方法,并深入讲解了 AWK 的文本处理功能。最后,结合 Dialog 和 AWK 的实际应用示例,展示了它们在脚本开发中的强大功能,并提供了总结与学习资源推荐。
Shell编程中dialog的使用方法
liunx 下的dialog 工具是一个可以和shell脚本配合使用的文本届面下的创建对话框的工具。这个对话框使用命令行参数,以确定产生哪些类型的窗口部件。一个部件是对话框包的窗口元素类型的术语。每个对话框部件提供的输出有两种形式一种:使用STDERR另一种:使用退出状态码,“OK”为0,”Cancle”和“NO”为1. dialog常见的通用选项有:- -b
从零构建MAVLink通信:PX4飞控与QGC的协议握手全解析
本文详细解析了PX4飞控与QGC地面站通过MAVLink协议进行通信的全过程,重点介绍了航点传输协议的状态机设计、INT类型消息的优化优势以及异常处理与调试技巧。通过实战案例和性能优化建议,帮助开发者高效构建无人机通信系统,提升数据传输效率与稳定性。
安装keil5(MDK)及导入pack包教程
首先说明的是我安装的Keil版本为Keil V5.29.0.0 1、安装软件 右键管理员权限运行安装包 设置安装路径以及pack的存放路径 随意输入First Name和E-mail 安装驱动 完成软件安装,然后可以先关闭弹出的Pack Install(一会再添加) 2、激活一下软件 打开桌面的Keil File → License Management(我之前注册过了) 右...
linux shell 图形界面之dialog小结
内容导述: 1、命令说明 2、命令概要 3、框体类型 4、通用选项 5、命令用法 6、命令示例 命令说明: liunx 下的dialog 工具是一个可以和shell脚本配合使用的文本界面下的创建对话框的工具。 每个对话框提供的输出有两种形式: 1. 将所有输出用...
CodeBuddy 接入 MCP,一键生成网站!
2024 年 11 月,Anthropic 公司搞了个挺有意思的新玩意 - Model Context Protocol(模型上下文协议)简称为 MCP 协议。简单来说,它就是给 AI 和各类工具数据之间搭了个标准化的”桥梁”,让开发者不用再为对接问题头疼了。mcp.so如下图所示,这是 mcp.so 网站中的 MCP Server。使用百度/高德地图分析旅线计算时间接 Puppeteer 自动操作网页使用 Github/Gitlab 让大模型接管代码仓库。
Linux shell 图形化窗口编辑之dialog
01. 创建文本菜单示例 创建菜单布局 clear echo echo -e "\t\t\tSys Admin Menu\n" echo -e "\t1. Display disk space" echo -e "\t2. Display logged on users" echo -e "\t3. Display memory usage" echo -e "\t0. Exit menu\n\n" echo -en "\t\tEnter option: " # -en可以去掉末尾的换行符,这样等待输入,
stc8g1k08硬件iic读取aht20温湿度及0.91寸oled显示
使用stc8g1k08读取aht20温湿度及0.91寸oled显示。
V-REP(Cooprliesim EDU)自学笔记 实现UR5机械臂末端按轨迹移动
V-REP(Cooprliesim EDU)自学笔记 实现UR5机械臂末端按轨迹移动
【Linux-shell】探索Dialog 工具在 Shell 图形化编程中的高效范式重构
《Linux中的dialog工具使用指南》 摘要: dialog是一款在Linux终端中创建图形化界面的工具,无需X Window支持即可实现菜单、表单等交互功能。本文详细介绍了dialog的安装、基本语法和常用组件,包括选择类组件(如单选/复选列表)、文件操作组件(如文件选择器)、输入表单组件(如密码框)以及信息展示组件(如进度条)。同时解析了dialog的四大类命令选项:界面布局、按钮标签、输入输出和行为控制选项,并提供了颜色设置方法。通过丰富的代码示例,帮助用户在Shell脚本中快速构建交互式界面。适
外设高级定时器互补输出带死区控制实验
外设高级定时器互补输出带死区控制实验
Linux shell dialog详解
最近使用dialog写图形自动化shell脚本, 功能很强大,功能不是非常多但是足够用。想写一篇linux下dialog的使用方法,虽然命令不多,但是写起来也需要下很大功夫,而且不一定写得更好,在网上发现一篇linux shell图形化脚本文件,于是转过来了. liunx 下的dialog 工具是一个可以和shell脚本配合使用的文本界面下的创建对话框的工具。 每个对话框提供的输出有两种
高并发网络爬虫实践(欧赔、亚盘、大小指数数据爬取)
本文通过对一个实战化的高并发网络爬虫脚本进行深度模块化剖析,展示了如何构建一个兼具性能、健壮性和易用性的数据采集工具。核心设计思想总结模块化与单一职责: 每个函数都专注于解决一个特定问题,无论是网络请求、数据解析还是文件操作。并发与效率: 通过ThreadPoolExecutor实现了高效的并发抓取,极大缩短了总耗时。健壮性与容错: 强大的重试机制、细致的异常处理和线程安全的文件写入,保证了程序在复杂网络环境下的稳定运行。断点续传: 精心设计了进度记录与恢复机制,使得大规模抓取任务变得轻松可控。
【推荐系统】推荐算法:冷启动-召回-粗排-精排-重排 解读
【推荐系统】推荐算法:冷启动-召回-粗排-精排-重排 解读
shell之dialog提示窗口
dialog 提示窗口 1.msgbox dialog--msgboxtext2010 2.yesno dialog--title"Pleaseanswer"--yesno"Isthisthingon?"1020 no 返回值为1,yes为0 3.inputbox dialog--inputbox...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!
SWT dialog Shell
Shell通过桌面获取。不要通过new Shell()创建。否则,生成的dialog在使用快捷键显示桌面后,TC隐藏后,dialog依旧存在桌面。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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dialog shell下的gui设计 代替繁杂libncurses编程【转载】
原文链接 前沿 以前想写bash下的类gui界面,就不得不用c一用libncurses库,一想都tm烦 利用dialog这个工具,您可以在不需要写"艰深"的ncurses的程序的状况下,使用ShellScript,完成很复杂的操作界面,大大减少产品开发时间。 先看个例子happy 下 dialog --title "hello" --bac...
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
Linux dialog详解(图形化shell)
为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...
linux shell做界面,linux shell图形界面dialog详解
dialog widgets的选项,及使用方法calendar 显示日历checklist ...复选框form 表单editbox dselect fselect 文件选框,即平时上传本地文件时的那个gauge []进度条,百分之多少的那个infobox 弹出一个文本信息,不需要等待回应inputbox []...
shell dialog使用
#!/bin/bash dialog --title "Second screen" --backtitle "Test Program" --clear --inputbox \ "Please input your username (default: hello) " 16 51 "hello" 2>/tmp/test.username result=$? echo
oracle dialog运行,Shell编程中dialog的使用方法
liunx 下的dialog工具是一个可以和shell脚本配合使用的文本届面下的创建对话框的工具。这个对话框使用命令行参数,以确定产生哪些类型的窗口部件。一个部件是对话框包的窗口元素类型的术语。每个对话框部件提供的输出有两种形式一种:使用STDERR另一种:使用退出状态码,“OK”为0,”Cancle”和“NO”为1.dialog常见的通用选项有:- -backtitle backtitle指定...
shell---dialog
参数详解: dialog --clear 整个萤幕会清除後离开 dialog --create-rc file dialog支援动态规划,这个功能会产生一个样本。 --title title 对话盒上的标题文字 --backtitle backtit...
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