49、Bash使用中的常见问题及解决方法

Bash使用中的常见问题及解决方法

1. lastpipe行为与作业控制

lastpipe行为仅在禁用作业控制时有效,非交互式shell(如bash脚本)默认禁用作业控制。若要在交互式环境使用lastpipe,需用 set +m 禁用作业控制,但这样会失去中断(^C)或暂停(^Z)运行命令的能力,也无法使用 fg bg 命令,不建议这么做。

2. 让终端恢复正常
  • 问题 :终止SSH会话后无法看到输入内容,或意外显示二进制文件使终端窗口出现乱码。
  • 解决方法 :即使看不到输入内容,也输入 stty sane 并按回车键,以恢复终端的正常设置。可先按几次回车键,确保输入行无其他内容后再输入 stty 命令。若经常这样操作,可创建一个便于盲打的别名。
  • 讨论 :在旧版本的 ssh 密码提示处终止会话,可能会关闭终端回显功能,导致看不到输入内容。显示二进制文件也可能意外更改终端设置。 stty sane 可将终端设置恢复为默认值,包括恢复回显功能。终端应用程序可能有重置功能,可探索菜单选项和文档,也可尝试 reset tset 命令,但测试发现 stty sane 效果更好。
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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