Linux命令总结

一、    常用指令

Touch(创建一个空文件)

Ls(显示文件或者目录)

Mkdir(创建一个目录)

Cd(切换目录){

       cd..回到上一级

}

Rmdir(删除文件/目录)

Cat(查看文件内容){

       Cat –n(显示行号)

}

Grep(在文件中查询某个字符)

Pwd(显示当前目录)

Echo(创建一个带有内容的文件)

Cp(复制){
         cp –r(复制目录)

       Cp –p(保存文件属性)

}

Clear(清屏)

Shutdown(关机){

Shutdown –c(取消前一个关机命令)

Shutdown –h(关机)

Shutdown –r(重启)

}

More(分页显示文件内容)

Less(分页显示文件内容,可向上翻页)

Tail(显示文件后面的几行){

Tail –n (指定行数)

}

Head(显示文件前面几行){

      -n(指定行数)

}

二、    vim命令

:q(退出)

:q!(强制退出)

:wq(保存并退出)

:set number(显示行号)

:set nonumber(隐藏行号)

三、    文件权限管理

R 读命令

W 写命令

X 可执行

Sudo chmod (更改权限)

四、    打包压缩命令

Tar(打包压缩){

         -c归档文件

         -x压缩文件

         -z压缩文件

         -f(使用档名)

}

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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