Linux常用命令

su使用

以userName执行xx.sh

su - [userName] -c /home/xx.sh

 

日志方法

echo `date` user-`whoami` INFO: domain start >> /home/testlog

 

2011年 08月 31日 星期三 14:50:47 CST user-root INFO: domain start

find命令

find [路径] -name [文件名] -print

 

find / -name xx.log -print

在/路径下查找并打印名为xx.log的文件

 

根据端口查进程

lsof -i:[端口号]

 

例如   lsof -i:8080

 

没装lsof用  netstat -nlptu

端口映射

非root无法使用1024以下端口

可以配置端口映射

 

iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-port 8080
 

 

改变拥有者

chown -R username /home/xx

内存

free

开关机

reboot

 

shutdown -h now

统计连接数

netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'

vi命令

vi /home/xx

i 编辑
:q 退出
:wq 保存退出

权限设置

-R 递归
a 所有用户
+ 增加权限
rwx 读写执行权限
chmod -R a+rwx /home/xx

写文件日志

echo `date` INFO: xxx >> /home/xxx

zip unzip命令

压缩文件夹

cd /home/backup/,进入备份目录;

zip -r xxx.zip /home/xxx/

在当前目录下解压
$ unzip text.zip

 

其他

whoami

 

whereis xx

 

ps -ef|grep [string]


netstat -anp|grep [12000]

查看文件
tail -f xxx.log

 

ls

cd /

cd ..

./xx.sh

java -jar /xxx.jar

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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