shell 总结

1.[ expr ] isused to test whether expr is true or not, 'expr 运算'用来取值

if [ $# -eq 2 ]; then

echo "parameter 1 add parameter 2 is `expr $1 + $2`"

fi

如果运行时给参数sh ./wx/test.sh 1 2

输出结果parameter 1 add parameter 2 is 3

2. 各种流程语句的写法

2.1 if 语句

if [ $# -eq 0 ] ; then

exit 1

fi

if [ -f "test.sh" ]

then

echo "exist"

else

echo "not exist"

fi

else里面可以再嵌套if else

2.2 while语句

i=0

while [ $i -lt 3 ]

do

echo $i

i=`expr $i + 1`

done

输出结果

0

1

2

2.3 case语句

if [ -n $1 ];then

car=$1

case $car in

"bentian")

echo "bentian"

echo "show bentian";;

"baoma")

echo "baoma"

echo "show baoma";;

*)

echo "unknown";;

esac

fi

运行时给参数sh ./wx/test.sh bentian

输出结果

bentian

show bentian

给参数sh ./wx/test.sh ben

输出结果

unknown

2.4 for语句

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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