Linux下的输入/输出重定向

本文深入讲解了Linux系统中重定向的基础及进阶用法,包括如何利用标准输入、输出和错误输出进行文件操作,以及如何通过文件描述符实现更复杂的控制流程。

2、 基本IO


  cmd > file 把 stdout 重定向到 file 文件中;


  cmd >> file 把 stdout 重定向到 file 文件中(追加);


  cmd 1> fiel 把 stdout 重定向到 file 文件中;


  cmd > file 2>&1 把 stdout 和 stderr 一起重定向到 file 文件中;


  cmd 2> file 把 stderr 重定向到 file 文件中;


  cmd 2>> file 把 stderr 重定向到 file 文件中(追加);


  cmd >> file 2>&1 把 stderr 和 stderr 一起重定向到 file 文件中(追加);


  cmd < file >file2 cmd 命令以 file 文件作为 stdin,以 file2 文件作为 stdout;


  cat <>file 以读写的方式打开 file;


  cmd < file cmd 命令以 file 文件作为 stdin;


  cmd << delimiter Here document,从 stdin 中读入,直至遇到 delimiter 分界符。


  3、 进阶IO


  >&n 使用系统调用 dup (2) 复制文件描述符 n 并把结果用作标准输出;


  <&n 标准输入复制自文件描述符 n;


  <&- 关闭标准输入(键盘);


  >&- 关闭标准输出;


  n<&- 表示将 n 号输入关闭;


  n>&- 表示将 n 号输出关闭;


  上述所有形式都可以前导一个数字,此时建立的文件描述符由这个数字指定而不是缺省的 0 或 1。如:


  ... 2>file 运行一个命令并把错误输出(文件描述符 2)定向到 file。


  ... 2>&1 运行一个命令并把它的标准输出和输出合并。(严格的说是通过复制文件描述符 1 来建立文件描述符 2 ,但效果通常是合并了两个流。)


  我们对 2>&1详细说明一下 :2>&1 也就是 FD2=FD1 ,这里并不是说FD2 的值 等于FD1的值,因为 > 是改变送出的数据信道,也就是说把 FD2 的 “数据输出通道” 改为 FD1 的 “数据输出通道”。如果仅仅这样,这个改变好像没有什么作用,因为 FD2 的默认输出和 FD1的默认输出本来都是 monitor,一样的!但是,当 FD1 是其他文件,甚至是其他 FD 时,这个就具有特殊的用途了。请大家务必理解这一点。


  exec 0exec 1>outfilename # 打开文件outfilename作为stdout。


  exec 2>errfilename # 打开文件 errfilename作为 stderr。


  exec 0<&- # 关闭 FD0。


  exec 1>&- # 关闭 FD1。


  exec 5>&- # 关闭 FD5。


  这样就完成了Linux重定向的学习。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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