reverse.sh

本文详细介绍了如何使用Shell脚本实现字符串的两字符单位反转,并提供了错误处理机制以确保脚本的健壮性。

#反转字符串

#输入:字符串

#输出:以两个字符为单位,将字符串反转,保存在变量ret

 

reverse()

{

    tmpStr=$1

    tmpLen=${#1}

    tmp=`expr $tmpLen % 2`

    if ( test $tmp != 0 )

    then

        echo Error: length of string:

        echo Error: /"$1/"

        echo Error: $tmpLen

        echo Error: is not a multiple of 2, Please check!

        exit

    fi

 

    ret=""

    tmp=`expr $tmpLen / 2`

    echo Reversing: $tmpStr

    for i in `seq 1 $tmp`

    do

        j=`expr $i /* 2 - 1`

        ret=`expr substr "$tmpStr" $j 2`$ret

    done

    echo --------/>: $ret

    echo [OK]

}

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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