开源项目 cmd-wrapped 使用教程

开源项目 cmd-wrapped 使用教程

cmd-wrapped 👩‍💻 A CLI Tool for Command Line Insights cmd-wrapped 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cm/cmd-wrapped

1. 项目介绍

cmd-wrapped 是一个命令行界面工具,用于查看您的 shell 历史统计数据。它支持多种 shell 类型,包括 zsh、bash、fish、nushell 以及 atuin。通过 cmd-wrapped,您可以轻松获取当前 shell 历史的统计信息,或者指定年份和 shell 类型来获取更详细的统计数据。

2. 项目快速启动

安装

根据您的操作系统,您可以选择以下几种安装方式:

使用 Cargo

如果您使用的是 Rust 环境,可以通过以下命令安装:

cargo install cmd-wrapped
Archlinux 用户

对于 Archlinux 用户,可以使用以下命令安装:

yay -S cmd-wrapped
Nix 用户

Nix 用户可以使用以下命令:

nix run nixpkgs#$cmd-wrapped

使用

安装完成后,您可以运行以下命令来获取当前统计信息:

cmd-wrapped

如果您需要获取特定年份的统计信息,比如 2024 年,可以使用:

cmd-wrapped 2024

若您需要指定 shell 类型,可以使用 -s 选项:

cmd-wrapped -s <shell>

其中 <shell> 可以是以下几种值之一:zshbashfishnu(nushell)或 atuin

3. 应用案例和最佳实践

配置 Shell

为了确保 cmd-wrapped 能够正确地跟踪您的命令历史,您可能需要针对所使用的 shell 进行一些配置。

  • 对于 Zsh 用户,确保 EXTENDED_HISTORY 选项已经启用。oh-my-zsh 默认已经启用了此选项。

  • 对于 Bash 用户,您需要在 ~/.bashrc 文件中添加以下行来启用 HISTTIMEFORMAT

    echo 'HISTTIMEFORMAT="%Y/%m/%d %H:%M:%S "' >> ~/.bashrc
    
  • 对于 Nushell 用户,需要启用 SQLite 历史存储:

    $env.config.history.file_format = "sqlite"
    

请注意,这些配置更改只会影响在更改后执行的命令。

生态项目

目前,cmd-wrapped 项目没有列出特定的生态项目。不过,由于其开源和可扩展的特性,社区可能会围绕此项目开发插件或集成其他工具。

以上就是 cmd-wrapped 的基本介绍和使用教程。希望这能帮助您更好地使用这个工具来分析您的 shell 历史统计数据。

cmd-wrapped 👩‍💻 A CLI Tool for Command Line Insights cmd-wrapped 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cm/cmd-wrapped

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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