17、Linux 命令行与 GUI 环境使用指南

Linux 命令行与 GUI 环境使用指南

1. 字符串处理

在 Linux 中,若要精确显示指定内容,可使用单引号创建字面文本字符串。例如,在命令提示符下输入:

echo ‘Hello, my name is $USER’

此命令会原样输出引号内的内容。

而双引号创建的是插值字符串,shell 会在处理值之前解释其中的特殊字符。例如:

echo “Hello, my name is $USER”

此时,shell 会将 $USER 变量替换为其实际存储的值。

在 PS1 示例中使用单引号,是因为带有反斜杠 \ 的项会以特定方式被解释。若使用双引号,这些项仅被解释一次,导致显示当前目录的项仅在首次解释时更新;而使用单引号,变量每次操作时都会被解释。

若要修改环境变量,可先按上述方法操作。确定更改无误后,可打开 ~/.bash_profile 文件并添加相同文本,下次登录时更改将生效。

2. 重定向与管道

重定向和管道有助于信息流动。管道可将一个程序的输出导向另一个程序的输入,管道链可由多个通过管道连接的实用程序组成,管道两端可选择性地进行重定向。

几乎所有需要输入输出的 Linux 实用程序都具备标准输入(stdin)、标准输出(stdout)和标准错误(stderr)接口,通过这

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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