1、探索Shell脚本:从基础到高级应用

探索Shell脚本:从基础到高级应用

1. 前言

在当今的技术领域,Shell脚本虽然常常被忽视,但它作为Unix系统中最早的脚本语言,依然保持着强大的竞争力。其扩展性和效率的独特结合,使其在脚本语言的世界中占据着重要地位。尽管如今图形用户界面(GUI)比命令行Shell更受欢迎,但脚本语言往往是这些精美屏幕图形背后的支撑,而Shell在这方面表现出色。

2. 学习Shell脚本的原因

2.1 解决问题的高效方式

对于中大型问题,通常可以将其分解为多个小问题,而每个小问题都可以使用Unix工具来解决。编写良好的Shell脚本,能够在短时间内解决问题,相比传统的编程语言,如C或C++,效率更高。

2.2 可移植性

Shell脚本可以在多种Unix和POSIX兼容系统上运行,只需进行少量或无需修改,这使得它在不同的系统环境中都能发挥作用。

2.3 易于阅读和修改

与C程序和一些其他脚本语言相比,Shell脚本通常更容易阅读和修改。即使不是C程序员,如许多系统管理员,也能轻松处理Shell脚本,这对于扩展用户环境和定制软件包非常重要。

3. 目标受众

Shell脚本适用于在Unix环境中需要编写脚本的计算机用户和软件开发人员,包括:
- 计算机科学专业的学生,希望学习Unix系统下Windows PC无法实现的功能,定制自己的环境。
- 新的系统管理员,需要为公司或学校编写专门的程序,如日志管理、计费和会计等。
- 有经验的Mac OS开发人员,进入Mac OS X的新世界,处理以Shell脚本编写

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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