1、深入探索Bash脚本编程

深入探索Bash脚本编程

1. 技术资源与贡献者介绍

1.1 线上资源与服务

Mapt是一个在线数字图书馆,能让你全面访问超过5000本图书和视频,还有行业领先的工具,帮助你规划个人发展和推进职业生涯。订阅Mapt有诸多好处:
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1.2 作者与审稿人简介

  • 作者
    • Mokhtar Ebrahim自2010年起担任Linux系统管理员,负责全球多个客户的Linux服务器维护、安全保障和故障排除。他热衷于编写Shell和Python脚本实现工作自动化,还在Like Geeks网站撰写关于Linux、Python、网页开发和服务器管理的技术文章。他感谢妻子Doaa的全力支持,也感谢Packt团队的协作,以及bash shell作者Brian Fox创造了如此出色的软件。
    • Andrew Mallett是The Urban Penguin的所有者,提供专业的Linux软件开发、培训和
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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