bash的基础特性:

本文介绍了Shell编程的基础知识,包括命令补全、查找机制、路径补全等,并详细解释了bash变量的作用,以及它们如何在子程序中生效。还讨论了Shell程序的执行方式,包括过程式编程的特点。

命令补全:

shell程序在接收到用户执行命令的请求,分析完成之后,最左侧的字符串会被当作命令。

命令查找机制:

根据内部命令:

根据path环境变量中设定的目录,自左而右逐个搜索目录的文件名;

 

路径补全:

在给定的起始路径下,以对应路径下的打头字串来逐一匹配起始路径下的每个文件。

bash变量

bash中变量有两种,分别是环境变量和自定义变量,可以理解为全局变量和局部变量,在理解他们的区别前,需要知道副程序和子程序,举个例子,

当前的bash 称之为父程序,而在这个bash下执行的任何程序,都称之为子程序。全局变量和局部变量的区别就是,全局变量在子程序中仍然有效,局部变量只在当前程序中有效,

程序:指令+数据
            (算法+数据结构)

            程序编程风格:

                  过程式:以指令为中心,数据服务于指令

                  对象式:以数据为中心,指令服务于数据

            shell程序:提供了编程能力,解释执行

            程序的执行方式:

                  计算机:运行二进制指令

                  编程语言:

                       低级:汇编

                       高级:

                             编译:高级语言-->编译器-->目标代码

                                   C、C++, java

                             解释:高级语言-->解释器-->机器代码

                                   shell, perl, python

            过程式编程:

                  顺序执行

                  循环执行

                  选择执行

2.shell编程:过程式、解释执行
            编程语言的基本结构:

                  数据存储:变量、数组

                  表达式

                  语句

shell,执行特性提供了基本语法控制,保留字之外,其他的语句、表达式、内部功能的实现,不是靠自己内部函数调用来实现,不像其他语言有自己的库,没有提供真正意义上的内建函数。shell依赖于当前系统环境

 

shell脚本是文本文件

            shebang机制:执行脚本文件的解释器所在路径

                  #!/bin/bash

                  #!/usr/bin/python

                  #!/usr/bin/perl       

                  必须顶格写

            magic number: 魔数控制机制,内核通过魔数判断文件格式

           

运行脚本:

                  1、给予执行权限,通过具体的文件路径指定文件执行

                  2、直接运行解释器,将脚本作为解释器程序的参数运行

相关概念

变量:命名的内存空间

            数据存储方式

                  字符:110:24位二进制

                  数值:110 --> 8位二进制

            变量的数据类型

                  作用:

                       ①数据存储格式

                       ②决定能够参与的运算

                       ③表示的数据范围

                  类型:

                       ①字符

                       ②数值:

                             整型     浮点型
 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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