10、解锁Unix Shell脚本:提升软件效能与便携性的秘诀

解锁Unix Shell脚本:提升软件效能与便携性的秘诀

1. 杠杆原理与软件应用

在软件开发领域,杠杆原理有着重要的意义。我们要成为“软件拾荒者”,善于利用他人的成果。同时,要避免“非我发明症(NIH syndrome)”,重视分享自己的工作。另外,尽可能地利用计算机自动化日常任务,以节省时间。

2. Unix的利器——Shell脚本

Shell脚本是Unix系统中利用软件杠杆的有趣方式。它类似于MS - DOS下的批处理文件和OpenVMS下的DCL命令文件,但Unix Shell脚本所处的环境更适合间接命令执行。在Unix哲学中,有一条专门的原则强调了它的重要性:使用Shell脚本来提高杠杆效应和可移植性。

很多Unix和Linux内核程序员看不起Shell脚本程序,认为编写Shell脚本不够“硬核”,甚至将“有经验的Shell程序员”等同于“轻量级Linux程序员”。但实际上,这可能是因为编写Shell脚本相对轻松,或者不能在内核中使用。也许未来会有支持在Linux内核中使用Shell脚本的系统出现。

有人可能会认为这里是在反对使用C语言或Java等语言编程,其实并非如此。在某些情况下,用C语言或Java编写程序是合理的,但这种情况比我们想象的要少。

3. Shell脚本的强大杠杆效应

Shell脚本由一个或多个语句组成,用于指定要执行的原生或解释型程序以及其他Shell脚本。它通过将每个命令加载到内存并执行来间接运行这些程序。执行的命令可能是由成百、上千甚至十万行C源代码编译而来,而这些代码大多不是你编写的。你只需付出相对较少的努力,就能受益于大量的代码,这就是杠杆效应。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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