Shell脚本编写

    在Linux中,Shell是非常重要的,比如你可以编写自己的Shell来处理一些系统批处理的任务,或者利用Shell结合Linux任务计划来做一些物理处理的程序,或者是利用Linux Shell和Oracle做更好的结合。

好了,说了这些,我们先来简单得说一下如何编写简单得Linux Shell

程序必须以下面的行开始(必须方在文件的第一行):
#!/bin/sh
  符号#!用来告诉系统它后面的参数是用来执行该文件的程序。在这个例子中我们使用/bin/sh来执行程序。
  当编辑好脚本时,如果要执行该脚本,还必须使其可执行。
  要使脚本可执行:
编译 chmod +x filename 这样才能用./filename 来运行

今天我们就先来写一个最最简单得Shell

#!/bin/sh

#
对变量赋值:

a="hello world"

#
现在打印变量a的内容:

echo "A is:"

echo $a

大家可以按照我的样子去试一下:)

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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