python/java操作linux系统命令

本文对比了Python和Java两种语言处理Linux命令的方法。Python利用os模块和commands模块执行并获取命令输出,而Java则通过Runtime.getRuntime().exec()方法实现类似功能。文中提供了具体代码示例。

看来python的确是做为脚本语言来使用的话,非常的方便!

来看一个处理linux命令的脚本

 

processCmd.py

#coding:utf-8

import os
import commands

'''
采用os.popen(cmd)来执行命令,要获取输出,需要read()来读取
'''
cmd = 'ls -l'
values = os.popen(cmd).read()
#print values
for v in values.split('\n'):
    print v

'''
采用commands模块来处理命令行
a:退出状态
b:输出结果
'''
a,b = commands.getstatusoutput('ls -l')
print '退出状态:%s \n输出结果:\n%s' %(a,b)

 

java的处理

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		String command = "ls -l";
		Process process = Runtime.getRuntime().exec(command);
		InputStream is = process.getInputStream();
		BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
		String buff = "";
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		while((buff =in.readLine())!=null){
			sb.append(buff);
			sb.append("\n");
		}
		System.out.println(sb.toString());
	}
 

 

后续将会有更多的实践。

 

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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