nl命令

nl命令在linux系统中用来计算文件中行号nl 可以将输出的文件内容自动的加上行号!其默认的结果与 cat -n 有点不太一样, nl 可以将行号做比较多的显示设计,包括位数与是否自动补齐 0 等等的功能。  

1.命令格式:

nl [选项]... [文件]...

2.命令参数:

-b  :指定行号指定的方式,主要有两种:

-b a :表示不论是否为空行,也同样列出行号(类似 cat -n);

-b t :如果有空行,空的那一行不要列出行号(默认值);

-n  :列出行号表示的方法,主要有三种:

-n ln :行号在萤幕的最左方显示;

-n rn :行号在自己栏位的最右方显示,且不加 0 ;

-n rz :行号在自己栏位的最右方显示,且加 0 ;

-w  :行号栏位的占用的位数。

-p 在逻辑定界符处不重新开始计算。 

3.命令功能:

nl 命令读取 File 参数(缺省情况下标准输入),计算输入中的行号,将计算过的行号写入标准输出。 在输出中,nl 命令根据您在命令行中指定的标志来计算左边的行。 输入文本必须写在逻辑页中。每个逻辑页有头、主体和页脚节(可以有空节)。 除非使用 -p 标志,nl 命令在每个逻辑页开始的地方重新设置行号。 可以单独为头、主体和页脚节设置行计算标志(例如,头和页脚行可以被计算然而文本行不能)。

4.使用实例:

实例一:用 nl 列出 log2012.log 的内容

命令:

nl log2012.log

输出:

[root@localhost test]# nl log2012.log 

     1  2012-01

     2  2012-02

       

       

     3  ======[root@localhost test]#

说明:

文件中的空白行,nl 不会加上行号

实例二:用 nl 列出 log2012.log 的内容,空本行也加上行号

命令:

nl -b a log2012.log

输出:

[root@localhost test]# nl -b a log2012.log 

     1  2012-01

     2  2012-02

     3

     4

     5  ======[root@localhost test]#

实例3:让行号前面自动补上0,统一输出格式

命令:

输出:

[root@localhost test]# nl -b a -n rz log2014.log 

000001  2014-01

000002  2014-02

000003  2014-03

000004  2014-04

000005  2014-05

000006  2014-06

000007  2014-07

000008  2014-08

000009  2014-09

000010  2014-10

000011  2014-11

000012  2014-12

000013  =======

[root@localhost test]# nl -b a -n rz -w 3 log2014.log 

001     2014-01

002     2014-02

003     2014-03

004     2014-04

005     2014-05

006     2014-06

007     2014-07

008     2014-08

009     2014-09

010     2014-10

011     2014-11

012     2014-12

013     =======

说明:

nl -b a -n rz 命令行号默认为六位,要调整位数可以加上参数 -w 3 调整为3位。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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