5、高效回顾与编辑命令行历史的实用技巧

高效回顾与编辑命令行历史的实用技巧

在日常使用命令行的过程中,我们常常需要回顾之前执行过的命令,或者对已经输入的命令进行编辑。掌握一些高效的方法可以大大提高我们的工作效率。本文将介绍几种回顾命令历史和编辑命令行的实用技巧。

1. 清除当前 shell 的命令历史

若要清除当前 shell 的命令历史,可以使用 -c 选项:

$ history -c
2. 从命令历史中回顾命令的方法

有三种节省时间的方法可以从 shell 的命令历史中回顾命令:
- 光标移动法 :学习起来极其简单,但在实际操作中往往速度较慢。
- 历史扩展法 :学习难度较大(坦率地说,它有些晦涩难懂),但执行速度非常快。
- 增量搜索法 :既简单又快速。

每种方法在特定情况下都有其优势,因此建议大家掌握这三种方法。掌握的技巧越多,在不同的情况下就能越准确地选择合适的方法。

3. 光标移动法回顾历史命令

在给定的 shell 中,若要回顾上一条命令,只需按下向上箭头键,操作十分简单。持续按下向上箭头键,就能按逆时间顺序回顾更早的命令;按下向下箭头键,则可以向更近期的命令方向移动。当找到所需的命令后,按下回车键即可执行该命令。

光标移动法是 Linux 用户常用的两种加速操作之一(另一种是使用 * 进行文件名模式匹配

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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