【Linux脚本编程】——Shell编程基础——001

Shell编程入门

 shell基础

目录

第1节 shell基础

1.1 什么是shell

1.1.1 shell对话方式

1.2 为什么使用shell编程

1.3 系统中的shell

第2节 变量

2.1 什么是变量

2.2 变量的分类

2.2.1 普通变量(局部变量)

2.2.2 环境变量(全局变量)

2.2.3 特殊变量

第3节 shell脚本的书写规范

3.1.1 脚本存放位置

3.1.2 脚本编辑使用vim

3.1.3 选择解释

3.1.4 文件名书写

3.1.5 书写脚本的规范和习惯


第1节 概念

1.1 什么是shell

Shell是一个命令解释器,它在操作系统的最外层,负责直接与用户对话,把用户的输入解释给操作系统,并处理各种各样的操作系统的输出结果,输出屏幕返回给用户。

 

1.1.1 shell对话方式

交互的方式:从键盘输入命令,通过/bin/bash的解析,可以立即得到Shell的回应,一问一答的方式

非交互式:shell脚本 

1.2 为什么使用shell编程

作为一个合格的运维人员必须掌握一种或一种以上的脚本语言,shell编程则是实现Linux/UNIX系统管理及自动化运维所必备的重要工具,可以把繁琐重复的命令写到shell脚本中执行,节约时间,有效的提高运维人员的工作效率,减少不必要的重复工作时间。

1.3 系统中的shell

linux系统默认shell是bash

第2节 变量

2.1 什么是变量

x+y=20     x=10  y=? 未知数(变量)

一个未知数,随时可以变化的量叫变量

2.2 变量的分类

2.2.1 普通变量(局部变量)

只能在当前环境下使用,可以通过export命令临时把普通变量变为环境变量使用

[root@localhost
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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