文件管理

本文介绍了文件操作的基本流程,包括文件的打开、读取和关闭。详细解释了不同读写模式的特点,如w模式会先清空文件内容。同时,还演示了如何使用readline和readlines方法读取文件,并提供了文件写入的示例。最后通过两个练习帮助读者掌握文件处理技巧。

1.文件操作的完整过程

打开文件

读取文件

关闭文件

2.文件的操作模式

w 模式:
当以写的方式打开文件,先清空文件的所有内容;
只能写入文件,不能读取文件内容;


3.读文件
readline方法依次读取文件,仅返回一行文件信息;
readlines方法以列表方式返回文件信息; 默认保留换行符;


4.写文件
write
writeline可以写入多行文本内容;

5.判断文件是不是可迭代的,有两种方式
isinstance(f, Iterable)
for循环

练习1:

显示文件所有行,忽略#开头的行


运行结果:

练习2:

把/etc/passwd文件中的"root"字符串替换为"westos", 将更换后的另存为/tmp/passwd文件


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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