14、Linux命令行实用技巧与帮助系统指南

Linux命令行实用技巧与帮助系统指南

命令补全与历史记录

在Linux命令行操作中,命令补全和命令历史记录是两个非常实用的功能,它们能显著提高操作效率,减少重复输入。

命令补全

命令补全功能允许你通过按下Tab键来自动补全命令或文件名。以下是具体操作步骤:
1. 输入部分命令或文件名,例如输入 wh
2. 按下Tab键。如果只有一个可能的补全项,计算机将自动补全命令;如果有多个可能的补全项,计算机可能会跳过到下一步,或者显示一个可能的补全列表,如 whatis whereis whoami
3. 若按下Tab键后显示了列表,继续输入更多字符,如输入 oa ,此时命令变为 whoa ,再按下Tab键,计算机可能会补全为 whoami 。若没有补全成功,可能需要再输入一两个字符。
4. 按下Enter键,计算机将运行补全后的命令,如 whoami 会显示当前使用的账户名。

有时候,命令补全只能部分完成。例如,输入 gru 后按下Tab键,可能只会添加一个唯一字符 b ,因为有多个以 grub 开头的命令,此时需要手动添加更多字符。

命令补全同样适用于文件名。例如,输入 cat /etc/ser 后按下Tab键,Bash会补全文件名

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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