1、掌握 Linux Shell 脚本编程的实用指南

掌握 Linux Shell 脚本编程的实用指南

1. 作者与书籍背景

Sarath Lakshman,一位 21 岁的计算机科学与工程专业本科生,自青少年时期就迷上了 Linux。他是生活黑客、GNU/Linux 爱好者以及自由和开源软件的积极倡导者。他开发了面向 Linux 新手的用户友好型 GNU/Linux 发行版 SLYNUX,还为多个开源项目做出了贡献,如 PiTiVi 视频编辑器、Swathantra Malayalam Computing 等。他也为《Linux For You》杂志撰写了许多关于自由和开源软件技术的文章。

本书是一本关于 Linux Shell 脚本编程的实用指南,包含 110 多个简单却极其有效的脚本配方,帮助读者解决实际的脚本编程问题。书中涵盖了从基础的终端打印、数学运算到复杂的文件管理、网络操作等多个方面,适合初学者和有一定经验的用户参考。

2. 书籍内容概述

本书内容丰富,涵盖了多个方面的脚本编程知识,以下是各部分的简要介绍:
| 部分 | 内容简介 |
| ---- | ---- |
| 基础操作 | 包括在终端打印、使用变量和环境变量、进行数学计算、文件描述符和重定向、数组和关联数组、别名使用、获取终端信息、日期设置和延迟、脚本调试、函数和参数使用等基础操作。 |
| 命令运用 | 介绍了各种实用命令,如 cat 命令的文件拼接、终端会话的记录和回放、文件查找和列表、xargs 命令的使用、tr 命令的字符转换、校验和验证、排序和去重、临时文件命名和随机数生成、文件分割和重命名等。 |
| 文件处理 | 涉及文件和文件系统的操作,如生成任意大小的文件、文本文件的

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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