几个awk的使用实例

awk的功能很强大,但使用却很复杂,如果没有系统的去学习他的语法规则,则用起来不会那么得心应手。这里,并不是awk的完全手册,只是总结一下平时最常用的一些awk的使用:

1。 查找系统所有的用户
bash-3.00# awk -F: '{print $1}' /etc/passwd
root
daemon
bin
sys
adm
lp
uucp
nuucp
smmsp
listen
gdm
webservd
nobody
noaccess
nobody4
user
gk
tet
其中,-F:设定分隔符为:,'{print $1}'打印第一个字符段。

2. 将当前目录下所有以"#!/bin/sh"开头的文件改为"#!/bin/bash"

#!/bin/bash
cd /opt/SUNWstc-tetlite/XVS

find . | xargs grep -n '#!/bin/sh' | grep ':1' | awk -F: '{print $1}' > /tmp/0.0

for NAME in `cat /tmp/0.0 | sed 's//n/ /g'`
do
        sed '1 s/sh/bash/g' $NAME > /tmp/1.1
        mv /tmp/1.1 $NAME
done

rm /tmp/0.0

3. 将当前目录下所有文件中的"grep -q"改为"grep"
#!/bin/bash
cd /opt/SUNWstc-tetlite/XVS

find . | xargs grep 'grep -q' | awk -F: '{print $1}' > /tmp/0.0

for NAME in `cat /tmp/0.0 | sed 's//n/ /g'`
do
                sed 's/grep -q/grep/g' $NAME > /tmp/1.1
                mv /tmp/1.1 $NAME
done

rm /tmp/0.0
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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