DOS/Windows和Linux/Unix间文件格式转换

DOS/Windows 和Linux/Unix的文件换行回车格式不同,基于 DOS/Windows 的文本文件在每一行末尾有一个 CR (回车)和 LF (换行),而 UNIX 文本只有一个换行。

    1 )、把Dos/Windows 下的文件移至Linux/Unix系统

    虽然很多程序不在乎 DOS/Windows格式的 CR/LF文本文件,但是有几个程序却在乎——最著名的是 bash ,只要一遇到回车,它就会出问题。以下 sed调用将把 DOS/Windows格式的文本转换成可信赖的 UNIX 格式:

    $ sed -e 's/.$//' mydos.txt > myunix.txt

    该脚本的工作原理很简单:替代规则表达式与一行的最末字符匹配,而该字符恰好就是回车。我们用空字符替换它,从而将其从输出中彻底删除。如果使用该脚本并 注意到已经删除了输出中每行的最末字符,那么,您就指定了已经是 UNIX格式的文本文件。也就没必要那样做了!

    2 )、把Linux/UNIX文本移至 Windows系统,使用以下脚本执行必需的格式转换:

    $ sed -e 's/$/\r/' myunix.txt > mydos.txt

    在该脚本中,'$' 规则表达式将与行的末尾匹配,而 '\r' 告诉 sed在其之前插入一个回车。在换行之前插入回车,立即,每一行就以 CR/LF结束。请注意,仅当使用 GNU sed 3.02.80或以后的版本时,才会用 CR 替换 '\r'.

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空、动作空及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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