8、深入探索 Linux 命令行:从基础到高级应用

深入探索 Linux 命令行:从基础到高级应用

1. 选择合适的 Shell

不同的 Linux 用户可能会偏好不同的 Shell,例如有些人更喜欢 ksh 而非 Bash,原因可能是不喜欢 Bash 使用别名的方式。不过,大多数 Linux 用户都有自己偏爱的 Shell,但只要掌握了一种 Shell 的使用方法,通过查阅其手册页(如输入 man Bash ),就能快速学会其他 Shell 的使用。手册页能为 Linux 中的命令、文件格式及其他组件提供详细文档。多数人选择 Bash,仅仅是因为没有特别的理由去使用其他 Shell。

Bash 融合了早期 UNIX 系统中 sh 和 ksh 以及部分 csh 的特性。在大多数 Linux 系统中,Bash 通常是默认的登录 Shell,但一些特殊的 Linux 系统(如运行在嵌入式设备上的系统)可能需要占用内存更少、功能更精简的 Shell。

1.1 运行命令

运行命令最简单的方式就是在 Shell 中输入命令名。以下是一些操作步骤:
1. 从桌面打开终端窗口。
2. 输入以下命令:

$ date
Thu Jun 29 08:14:53 EDT 2019

输入 date 命令(不带任何选项和参数),会显示当前的日期、月份、时间、时区和年份。

还可以尝试以下命令:

$ pwd
/home/chris
$ hostnam
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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