20、Linux 文件搜索、提取与归档实用指南

Linux 文件搜索、提取与归档实用指南

1. 输入输出重定向

在 Linux 系统中,输入输出重定向是一项非常有用的功能。例如,在执行 grep david /etc/* 命令时,它会在 /etc 目录下的所有文件中查找包含 “david” 的行。但有时,命令可能会产生错误信息,这时就可以使用输入输出重定向来处理这些信息。

当以普通用户身份执行 grep david /etc/* 时,由于权限问题,可能会看到类似如下的错误信息:

grep: /etc/securetty: Permission denied
grep: /etc/shadow: Permission denied

这里,包含 “david” 的文件信息通过标准输出显示,而错误信息通过标准错误显示。如果不想看到这些错误信息,可以将标准错误重定向到 /dev/null 这个特殊的设备文件,它就像一个垃圾桶,会丢弃所有写入的数据。命令如下:

$ grep david /etc/* 2> /dev/null

同样,如果将标准输出重定向到一个文件,但不重定向标准错误,那么错误信息会显示在屏幕上,而创建的文件中不会包含这些错误信息。你可以通过使用 grep david /etc/* (将 “david” 替换为你自己的用户名)来尝试不同类型的输出重定向,以了解它们的工作原理。

2.
(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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