Linux常用命令积累

查看服务器后台程序:

ps -ef | grep python

查看服务器运行情况:

nvidia-smi

从远程服务器拷贝文件夹到本地服务器:

scp -r syyan@192.*.*:/home/... ./

将anaconda加入环境变量中:

export  PATH=/home/lpf/anconda/bin:$PATH

直接指定某个GPU跑程序代码,在终端输入:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py

将某个文件夹下的图片的相对路径写入到txt文件中:

ls -R data/custom/images/*.jpg > a.txt

截取文件中间部分的几行内容到另一个文件:

head -100 train.txt > valid.txt   (前100行)

sed -n '2487,2587p' train.txt > train_02.txt (中间几行)
tail -100 train.txt > valid.txt    (后100行)

统计当前文件夹下文件的个数:

ls -l |grep "^-" | wc -l
统计当前文件夹下目录的个数:

ls -l |grep "^d" | wc -l
 

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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