linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释

本文详细解释了Linux shell脚本中常用特殊变量的含义及其应用场景,包括$$、$!、$?、$-、$*、$@、$#、$0及$1~$n等,并提供了测试脚本示例。
inux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释: 
变量说明: 
$$ 
Shell本身的PID(ProcessID) 
$! 
Shell最后运行的后台Process的PID 
$? 
最后运行的命令的结束代码(返回值) 
$- 
使用Set命令设定的Flag一览 
$* 
所有参数列表。如"$*"用「"」括起来的情况、以"$1 $2 … $n"的形式输出所有参数。 
$@ 
所有参数列表。如"$@"用「"」括起来的情况、以"$1" "$2" … "$n" 的形式输出所有参数。 
$# 
添加到Shell的参数个数 
$0 
Shell本身的文件名 
$1~$n 

添加到Shell的各参数值。$1是第1参数、$2是第2参数…。


测试shell脚本内容

#!/bin/bash

printf "The complete list is %s\n" "$$"
printf "The complete list is %s\n" "$!"
printf "The complete list is %s\n" "$?"
printf "The complete list is %s\n" "$*"
printf "The complete list is %s\n" "$@"
printf "The complete list is %s\n" "$#"
printf "The complete list is %s\n" "$0"
printf "The complete list is %s\n" "$1"
printf "The complete list is %s\n" "$2"





内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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