[shell] 利用shell将大批量patch zip文件过滤出来

本文介绍了一种通过Shell脚本从EBS系统的775个补丁中筛选出指定469个补丁的方法。该方法首先将所需补丁编号列表保存至文本文件,再通过编写并执行Shell脚本来实现补丁文件的有效筛选。

要将EBS的775个补丁中的469个挑拣出来,775个补丁zip已经存在某个目录下, 且有
469个补丁的patch list(数字部分), 使用如下脚本将需要的 469 个补丁过滤到某个
目录下。


1. 将补丁的patch文件补丁数字部分存为txt文件 .

[apploserp@nkgtsoserp01-vlx s3_patches]$ vi   miss_p.txt 

miss_p.txt

9875644
9987439
8749321
10887353
10087642
13987832
14352239
14876209
15963802
15796301
...

太多,这里省略。



2. 然后写一个sh脚本来对patch zip文件进行过滤 。

[apploserp@nkgtsoserp01-vlx s3_patches]$ vi   miss_S3.sh   

for i in `cat miss_p.txt`
do
  cp  p*$i*.zip   miss_s3
done



3. 建立目录 miss_s3 目录,用于存放过滤后的文件

运行 miss_S3.sh 文件,拷贝miss_p.txt 中的文件到过滤文件夹miss_s3中。

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【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
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