Linux shell基础知识

本文介绍了Linux系统中的作业控制方法,包括如何暂停、恢复及后台运行进程,并详细讲解了Shell变量的设置与使用,包括预设变量、自定义变量及其在不同shell间的作用范围。

8.6 管道符和作业控制

  • 管道符的作用是将前面命令的输出专递给后面的命令
    这里写图片描述
  • 作业控制
    当运行进程时,可以使用(Ctrl+z)来暂停它,然后使用fg命令来恢复它或利用bg命令使它运行到后台运行,此外也可以使用ctrl+r来终止。
    (1)使用ctrl +z来暂停运行的进程,使用jobs来查看都有哪些进程被暂停了
    这里写图片描述

    (2)使用fg命令来恢复。默认是从最近暂时的程序来恢复,如果需要指定恢复,后面可以跟它的id号
    这里写图片描述
    (3)使用bg命令来使某个程序在后台运行,会带有特殊字符&,当程序被切换到后台时,是不影响其他的操作的。要终止该程序需要先将他恢复到前台(前台时时不能执行其他命令的),然后才能终止。
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    (4)在当前终端下进行的作业控制动作,其他的终端使用jobs命令查看到的,但是可以查看到进程的。
    这里写图片描述


8.7-8.8 shell变量(上下)

  • 之前学习过的环境PATH,它是shell预设的一个变量。通常shell预设的变量都是大写的。变量就是使用一个较简单 的字符串来替代某些具有特殊意义的设定以及数据。
    (1)预设的变量除了PATH外,可以使用env命令来查看系统常用的变量。
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    (2)set命令可以查看系统内置的变量,还可以查看用户自定义的变量

    (3)用户自定义变量
    这里写图片描述

(4)变量名规则:字母、数字下划线、首位不能为数字。变量值特殊符号时需要用单引号括起来。
这里写图片描述

(5)变量的累加,当变量中有其他的变量是可以将该变量使用双引号单独引起来。
这里写图片描述

(6)查看现在处于哪个终端下,可以使用w命令查看到TTY,那么可以使用echo $SSH_TTY来查看自己处于哪个TTY下
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(7)在当前终端下设置的变量在其他的shell下是没有的,因为还没有进行全局变量。在一个终端下执行bash就进入到了一个子shell,也就是打开了另一个shell。
这里写图片描述本地变量

(8)要想使该终端下的所有子shell都能识别某个变量,需要进行全局变量。并且是向下生效的。

export  zcy=achunz7  //将zcy=achun27进行全局变量

这里写图片描述

(8)unset命令用来取消自定义的变量。

这里写图片描述


8.9 环境变量配置文件

  • /etc/profile与/etc/bashrc这2个文件属于系统层次【不建议修改它】
    用户家目录下的/.bash*等文件属于用户层次【可以编辑】

  • /etc/profile用户环境变量,交互、登录才执行

  • /etc/bashrc用户不用登录,执行shell就生效

  • source命令用来加载某个配置文件中的一些配置
sourc .bash_profile //
   .  .bash_profile //
  • .bash _profile会调用.bashrc ,然后.bashrc又会去调用/etc/bashrc文件
  • ~/.bash_logout文件用来定义用户退出时需要做了一些操作。

  • PS1是在/etc/bashrc中定义的,
    这里写图片描述

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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