Linux命令之awk学习笔记

本文详细介绍了Awk命令的工作原理及使用方法,包括如何通过条件类型执行动作、处理数据行和字段的方式,以及如何利用Awk的内置变量来确定数据的行数和列数。

一、

awk命令:

root@www ~]# awk '条件类型 1{动作 1} 条件类型 2{动作 2} ...' filename



二、

awk 后面接两个单引号并加上大括号 {} 来设定想要对数据进行的处理动作

在每一行的每个字段都是有变量名称的,那就是 $1, $2... 等变量名称。

$0 代表『一整列资料』的意思~如图:





以上面的例子来说,第一行的 $0 代表的就是『root .... 』那一行啊! 由此可知,刚刚上面五行当中,整个awk 的处理流程是:

1. 读入第一行,并将第一行的资料填入 $0, $1, $2.... 等变数当中;

2. 依据 "条件类型" 的限制,判断是否需要进行后面的 "动作";

3. 做完所有的动作与条件类型;

4. 若还有后续的『行』的数据,则重复上面 1~3 的步骤,直到所有的数据都读完为止。

 

经过这样的步骤,你会晓得, awk 是『以行为一次处理的单位』, 而『以字段为最小的处理单位』


三、

 好了,那么 awk 怎么知道我到底这个数据有几行?有几栏呢?这就需要 awk 的内建变量的帮忙啦~

变量名称  代表意义

NF    每一行 ($0) 拥有的字段总数(Numberof Field,当前记录的field个数

NR    目前 awk 所处理的是『第几行』数据(Thenumber of input records

FS    目前的分隔字符,默认是空格键(Field separator,输入字段分隔符),即要处理的那一行的$1、$2 、$3……的分割字符是什么。

我们读入第一行的时候,那些变数 $1,$2... 默人还是以空格键为分隔的,所以虽然我们定义了 FS=":" 了, 但是即仅能在第二行后才开始生效。那么怎么办呢?我们可以预先设定 awk 的变量啊!使用BEGING关键词:




数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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