UNIX环境高级编程一书中见到的命令

本文提供了一篇关于Linux命令行中文件操作及链接管理的基础教程,详细介绍了od、du、wc、touch、ln等常用命令的功能与用法。包括ASCII码字符输出、文件块数量显示、文件内容统计、文档时间修改和文件链接创建等方面的知识。

1 od   格式化输出文件中的数据

例如:od -c file 选择ASCII码字符或者是转义字符输出

2 du  显示文件中块的数量

例如:du -s file  返回制定文件和目录中的所有块

3 wc  统计指定文件中的字节数、字数、行数,并将统计结果显示输出。如果没有给出文件名,则从标准输入读取。wc同时也给出所指定文件的总统计数。

例如: wc -c file  统计字节数

4 touch  更改文档或目录的日期时间,包括存取时间和更改时间,还可用来创建不存在的文件

5 ln  用来为文件创建链接,链接分为硬链接和符号链接,默认是创建硬链接,-s表示创建符号链接


用来为文件创件连接,连接类型分为硬连接和符号连接两种,默认的连接类型是硬连接。如果要创建符号连接必须使用"-s"选项。

来自: http://man.linuxde.net/ln
用来为文件创件连接,连接类型分为硬连接和符号连接两种,默认的连接类型是硬连接。如果要创建符号连接必须使用"-s"选项。

来自: http://man.linuxde.net/ln

未完。。。。。

内容概要:本文介绍了个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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