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一、取出/etc/passwd文件中shell出现的次数
问题:下面是一个/etc/passwd文件的部分内容。题目要求取出shell并统计次数,shell是指后面的/bin/bash,/sbin/nologin等,如下面/bin/bash出现12次,/sbin/nologin出现3次。

1.hyn:x:525:500::/home/hyn:/bin/bash  
2.ljlxx:x:526:500::/home/ljlxx:/bin/bash  
3.lzj:x:527:500::/home/lzj:/bin/bash  
4.wfly:x:528:500::/home/wfly:/bin/bash  
5.squid:x:23:23::/var/spool/squid:/sbin/nologin  
6.wyj:x:529:500::/home/wyj:/bin/bash  
7.qemu:x:107:107:qemu user:/:/sbin/nologin  
8.radvd:x:75:75:radvd user:/:/sbin/nologin  
9.dungbee:x:530:500::/home/dungbee:/bin/bash  
10.mysql:x:27:27:MySQL Server:/var/lib/mysql:/bin/bash  
11.scidb:x:531:531::/home/scidb:/bin/bash  
12.postgres:x:532:532::/home/postgres:/bin/bash  
13.crane:x:533:533::/home/crane:/bin/bash  
14.test:x:534:534::/home/test:/bin/bash  
15.hguser:x:535:535::/home/hguser:/bin/bash 
参考答案:
1.cat /etc/passwd|awk -F: '{print $7}'|sort|uniq -c 
解析:
使用awk根据冒号分割内容,打印输出分割后的第7列,也就是shell所在列。然后调用sort命令排序并使用uniq -c统计每个shell出现的次数。


二、文件整理
问题:
employee文件中记录了工号和姓名
1.employee.txt:  
2.100 Jason Smith   
3.200 John Doe   
4.300 Sanjay Gupta   
5.400 Ashok Sharma
bonus文件中记录工号和工资
1.bonus.txt:  
2.100 $5,000   
3.200 $500   
4.300 $3,000   
5.400 $1,250
要求把两个文件合并并输出如下
处理结果:
1.400 ashok sharma $1,250  
2.100 jason smith  $5,000  
3.200 john doe  $500  
4.300 sanjay gupta  $3,000 
参考答案:
1.paste employee.txt bonus.txt | awk '{print $1,$2,$3,$5}'|tr '[:upper:]' '[:lower:]'|sort -k 2 
解析:
这里用到好几个命令,包括paste,awk,tr以及sort。paste命令用于合并多个文件的同行数据,如上面两个文件employee和bonus调用paste后合并成
1.100 Jason Smith     100 $5,000   
2.200 John Doe    200 $500   
3.300 Sanjay Gupta    300 $3,000   
4.400 Ashok Sharma    400 $1,250  
paste命令可以使用-d指定合并时加入的符号。比如paste -d : employee bonus则结果变成类似100 Jason Smith :100 $5,000 等。默认合并符号为tab符号。
awk用于提取除了tab符号的其余4列。
tr命令用于将字符串中所有大写字符转换为小写字符。
sort命令对字符排序。sort -k 2表示按文件第2个域排序,这里第二个域为姓名,所以是按姓名升序排序。如果要降序排列,则要用sort -k 2r。
本篇文章来源于 Linux公社网站(www.linuxidc.com)  原文链接:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66927.htm

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多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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