撷取

本文介绍了Linux环境下常用命令行工具的使用方法,包括路径截取、数据筛选与排序、统计行数与字数等,帮助读者掌握高效的数据处理技能。


cut -d '
分隔符号'-f fields

root@timfeng-desktop:~#echo$PATH
/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_09/bin:/usr/share/ant/bin:/root/Downloads/android-sdk-linux/platform-tools:/usr/bin:/bin:

root@timfeng-desktop:~#echo $PATH | cut -d ':' -f 1
/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_09/bin

root@timfeng-desktop:~#echo $PATH | cut -d ':' -f 1,5
/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_09/bin:/bin



-c以字符串单位截取固定区间的字符

root@timfeng-desktop:~# export|cut -c 1-5
decla
decla
decla

grep

刚刚的cut是就将一行讯息当中,取出我们想要的,而grep则是分析一行讯息,若当中有我们所需要的信息,就将改行拿出来

grep [-acinv] [--color=auto]'搜寻字符串'filename
root@timfeng-desktop:/etc#last|grep --color=auto 'root'    <==
查询含有root的数据
root    pts/0        :0.0            Tue Feb  5 15:20   still logged in

sort [-fbMntuK] [file or stdin]

 -f 忽略大小写差异,

-b:忽略前面的空格部分
-M
以月份的名字排序,
-n
使用数字进行排序

-r 反向排序

-u uniq相同的数据中仅现一行代表

-t 分隔符,预设tab键来分隔

-K 以哪个区间来进行排序


cat /etc/passwd | sort -t':' -k 3

passwd打印出来之后排序用“:”风格并且取第三那个字符


root@timfeng-desktop:/etc#last|cut -d ' ' -f1|sort|uniq -c
      1
      2 reboot
    13 root
      1wtmp

仅显示登陆账户,并且只显示一次,并且统计显示的次数



WC

列出行数,字数,字符数

/etc# cat/etc/manpath.config |wc
    131    715    5173


tee
会同事吧数据流分到档案于屏幕

tee [-a] file

-a用累加的方式加

last|tree last.list|cut -d ' '-f1   <==让我们可以将last的输出输入到文件last.list

tr

可以用来删除一段讯息当中的文字,或者是进行文字讯息的替换

tr[-ds] SET1

-d: 删除讯息当中的SET1这个字符串

-s 取代掉重复字符串

root@timfeng-desktop:~# cat/etc/passwd|tr -d ':'

/etc/passwd输出的讯息中,将冒号删除



join命令
  
功能:“将两个文件中指定栏位相同的行连接起来”,即按照两个文件中共同拥有的某一列,将对应的行拼接成一行。
 join[options] file1 file2

paste[-d] file1 file2

将两个文件相同行连接在一起










基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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