自己动手实现 Shell多进程套套符

两路半桥LLC谐振变换器软开关Simulink仿真(模拟谐振参数不同、分裂电容) 内容概要:本文介绍了“两路半桥LLC谐振变换器软开关Simulink仿真”资源包,重点在于基于Simulink平台对两路半桥LLC谐振变换器进行高精度建模与动态仿真,特别考虑了谐振参数不一致及分裂电容等非理想工况对系统性能的影响。该仿真模型不仅涵盖了主电路拓扑、软开关实现机制与谐振网络设计,还深入分析了不同参数配置下系统的启动特性、稳态效率、动态响应及软开关条件的满足情况。通过参数扫描与对比仿真,帮助用户掌握LLC变换器的关键设计要素与优化方法,具备较强的工程指导价值和科研教学意义。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校师生,以及从事高频开关电源、新能源变换器、车载充电机等领域的研发工程师和技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握两路并联半桥LLC谐振变换器的建模与仿真方法;② 理解软开关技术在提升变换器效率与降低EMI方面的关键作用;③ 分析谐振参数偏差与分裂电容结构对系统均流特性、增益曲线及软开关范围的影响;④ 支持科研项目中的拓扑验证、控制策略开发与故障工况分析; 阅读建议:建议结合Simulink仿真模型与配套说明文档进行学习,重点关注谐振腔参数设置、驱动时序设计及软开关波形观测;可通过调整谐振电感、电容值或引入参数失配,观察系统行为变化,深入理解LLC变换器的稳定边界与优化设计原则。 立即下载

一篇技术文章如今仅仅是理论上讲得天花乱坠,却不能自己撸出东西来,那么它写的再好,也只能算纸上谈兵。继上一篇 《我们天天都在使用的套套符命令,Shell 在里面到底动了什么手脚?》收到大量读者粉丝的点赞之后,我觉得很有必要自己来实现一下套套符的功能。这个功能就是实现下面这样的管道通信,可以将多个指令的输入输出串接起来。

$ cmd1 | cmd2 | cmd3 | cmd4 | cmd5

640?wx_fmt=png

程序的代码文件名是 pipe.py,程序的运行形式如下

python pipe.py "cat pipe.py | grep def | wc -l"

3

指令执行

每一条指令的运行都需要至少携带一个管道,左边的管道或者右边的管道。第一个指令和最后一个指令只有一个管道,中间的指令有两个管道。管道的标识是它的一对读写描述符(r, w)。

640?wx_fmt=png
图片

左边管道的读描述符 left_pipe[0] 对接进程的标准输入。右边管道的写描述符 right_pipe[1] 对接进程的标准输出。调整完描述符后,就可以使用 exec 函数来执行指令。

640?wx_fmt=png
图片
def run_cmd(cmd, left_pipe, right_pipe):
    if left_pipe:
        os.dup2(left_pipe[0], sys.stdin.fileno())
        os.close(left_pipe[0])
        os.close(left_pipe[1])
    if right_pipe:
        os.dup2(right_pipe[1], sys.stdout.fileno())
        os.close(right_pipe[0])
        os.close(right_pipe[1])
    # 分割指令参数
    args = [arg.strip() for arg in cmd.split()]
    args = [arg for arg in args if arg]
    try:
        # 传入指令名称、指令参数数组
        # 指令参数数组的第一个参数就是指令名称
        os.execvp(args[0], args)
    except OSError as ex:
        print "exec error:", ex

进程关系

shell 需要运行多个进程,就必须用到 fork 函数来创建子进程,然后使用子进程来执行指令。

640?wx_fmt=png
图片

子又生孙,孙又生子,子子孙孙无穷尽也。理论上使用管道可以串接非常多的进程输入输出流。

# 指令的列表以及下一条指令左边的管道作为参数
def run_cmds(cmds, left_pipe):
    # 取出指令串的第一个指令,即将执行这第一个指令
    cur_cmd = cmds[0]
    other_cmds = cmds[1:]
    # 创建管道
    pipe_fds = ()
    if other_cmds:
        pipe_fds = os.pipe()
    # 创建子进程
    pid = os.fork()
    if pid < 0:
        print "fork process failed"
        return
    if pid > 0:
        # 父进程来执行指令
        # 同时传入左边和右边的管道(可能为空)
        run_cmd(cur_cmd, left_pipe, pipe_fds)
    elif other_cmds:
        # 莫忘记关闭不再使用的描述符
        if left_pipe:
            os.close(left_pipe[0])
            os.close(left_pipe[1])
        # 子进程递归继续执行后续指令,携带新创建的管道
        run_cmds(other_cmds, pipe_fds)

启动脚本

需要对命令行参数按竖线进行分割得出多条指令,开始进入递归执行

def main(cmdtext):
    cmds = [cmd.strip() for cmd in cmdtext.split("|")]
    # 第一条指令左边没有管道
    run_cmds(cmds, ())

if __name__ == '__main__':
    main(argv[1])

观察进程关系

因为例子中的几条指令执行时间太短,无法通过 ps 命令来观察进程关系。所以我们在代码里加了一句调试用的输出代码,输出当前进程执行的指令名称、进程号和父进程号。

def run_cmd(cmd, left_pipe, right_pipe):
   print cmd, os.getpid(), os.getppid()
   ...

$ python pipe.py "cat pipe.py | grep def | wc -l"
cat pipe.py 49782 4503
grep def 49783 49782
wc -l 49784 49783
       3

$ python pipe.py "cat pipe.py | grep def | wc -l"
cat pipe.py 49949 49948
grep def 49950 49948
wc -l 49951 49948
       3
640?wx_fmt=png
图片

你会发现这三个指令进程都共享同一个父进程,这个父进程就是 Python 进程。如上图所示,我们平时使用的 shell 在执行指令的时候形成的进程关系都是这种形式的,这种形式在逻辑结构上看起来更加清晰。

需要上面的完整源代码,请关注下面的公众号,在里面回复「管道」即可得到源码。

640?wx_fmt=jpeg

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双向全桥CLLC谐振变换器仿真模型(Simulink仿真实现) 内容概要:本文系统介绍了双向全桥CLLC谐振变换器的Simulink仿真模型,重点阐述了变频控制、闭环仿真及其与多种电力电子拓扑(如维也纳整流器、DAB变换器、图腾柱PFC等)的联合仿真设计。资源包涵盖2.5kW双向全桥LLC、V2G电动汽车充放电系统、三相PFC、多相交错LLC等多种变换器的仿真案例,并深入展示了三电平VIENNA整流器在双闭环PI控制与SVPWM调制策略下,结合上下电容电压差值补偿实现中点电位平衡的先进控制方法。通过仿真验证,该策略不仅有效维持了800V直流母线电压的稳定,还在动态工况下显著提升了电容电压的均衡度,同时保持了较低的输入电流THD,充分体现了SVPWM与中点平衡控制协同优化的技术优势。; 适合人群:具备电力电子与自动控制理论基础,从事新能源发电、电动汽车、工业电源、微电网等领域的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:① 学习并构建高频谐振变换器(如LLC、CLLC)的Simulink仿真模型,掌握其变频与混合控制策略;② 深入理解并应用中点电位平衡、双闭环PI控制、SVPWM调制等核心技术于VIENNA等三电平变换器中;③ 复现高水平期刊论文中的控制算法,服务于科研项目申报、学术论文撰写或工程产品开发。; 阅读建议:该资源为综合性仿真资料库,建议使用者结合自身研究方向(如电动汽车充电、新能源并网)选择对应案例进行精学,重点关注控制策略的设计逻辑、仿真参数的整定方法以及SVPWM与中点平衡的协同机制,并充分利用附带的计算书和参考文献深化理解,以实现从仿真模型到实际工程应用的顺利转化。 立即下载

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一套很有意思的shell工具集

一套很有意思的shell工具集 适用mac linux,win上需要装Cygwin 命令说明 1.Cheat:快速地搜索命令、代码段的内容或使用方法,支持多种语言和bash命令。 2.Cloudup:可以快速地备份github仓库到bitbucket。 3.Crypt:包装了openssl的功能,提供快速加解密的方法。 4.Cryptocurrency:根据实时汇率进行加密货币转换。 5.Currency:根据实时汇率进行货币转换。 6.Geo:查询广域网、局域网、路由、dns和ip信

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【已解决】如何用Python执行终端命令cmd(使用suprocess.run,并获取到stderror)

如题。不多比比了,赶时间,直接上代码(算是目前用的比较顺手的一个版本了)。

the Blog of 等不到天亮丶等时光 860
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codehole_
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