leeboy的linux学习三

Linux实用技巧
本文介绍Linux系统下的一些实用技巧,包括如何通过.bashrc和.bash_profile文件设置个性化配置,使用whoami、passwd等命令进行用户管理,利用crontab实现定时任务自动化,以及后台执行命令的方法。

11、Linux每次启动时都会执行用户家目录下的.bashrc文件,所有可以在这个文件里面添加一些内容,以便Linux每次启动时都会执行相应的内容。
  如果ssh方式远程登录Linux时,会自动执行用户家目录下的.bash_profile文件,所有可以在这个文件里面添加一些内容,以便ssh登录Linux时都会执行相应的内容。

12、whoami 查看当前登录用户名,/etc/group文件包含所有组,/etc/shadow和/etc/passwd系统存在的所有用户名。修改用户密码passwd username

13、crontab添加定时任务控制。
 crontab文件例如:leeboywangcron。格式:分 时 日 月 星期 要运行的命令。
 实例:leeboywangcron文件内容:0,15,30,45 10-22 * * *  /bin/ls -a。每天10点到22点每15分钟显示一次目录。但crontab是后台执行的,所以不会显示出来。
 0,10,20,30,40,50 * * * * /bin/echo `date` > ~/myfile/leeboy.txt  每隔10分钟在文件中写入系统时间 
 1,21,17,31,41,51 * * * * /bin/rm ~/myfile/*~  每隔10分钟删除临时文件
 另外需要注意:所有路径必须为全路径不可使用相对路径。该事物只针对创建用户。   
  提交到系统:crontab leeboywangcron。crontab -e 编辑 crontab -l 查看 crontab -r 删除。如果不小心删除了,重新提交一次就可以了。

14、at和crontab功能类似,但一般对于时间长的job使用crontab。查看job:at -l 删除:atrm job编号
   例如:at 16:36
     at> echo 'd' > ~/leeboy/dd
     at> <EOT>         此处为:ctrl+d
     
15、将命令在后台执行:命令&

【四轴飞行器】非线性自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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