读书笔记:第一章、第二章

Shell编程学习与脚本入门指南
本文围绕shell编程展开,介绍了学好shell编程的要点,包括语法知识、编程思想等。还对shell脚本进行初步入门讲解,阐述了shell的概念,说明了shell脚本的建立、执行方法及基本规范,如指定解释器、代码书写习惯等。

2019.5.21

第一章:如何才能学好shell编程

 

语法知识、脚本风格、简单做起、编程思想、多练习思考

 

第二章:shell脚本初步入门

 

2.1 什么是shell(贝壳)

           命令解释器:硬件-系统核心-命令解释器(shell)-外围应用程序

2.2 什么是shell脚本

 

2.6 Shell脚本的建立和运行

2.6.1 建立

alias vi='vim'

1 脚本开头:#!/bin/bash    指定那个程序运行这个脚本

                    #!/bin/sh             

2 bash和sh区别:sh是bash的软连接

3 注释:使用英文,不要使用中文

2.6.2 执行

执行顺序:从上到下、从左到右依次执行(如果遇到脚本嵌套,先执行完子脚本,完成后返回父脚本,继续执行父脚本内容)

执行方式(4种):

 1)bash script-name或者 sh script-name

 2)path/script-name huozhe ./script-name

 3)source script-name 或者 . script-name(.后面有空格)

    可以将son.sh的运行结果保存下来,并且传递到father.sh中,可使用

   功能是:在当前的shell脚本中执行source加载并执行相关脚本文件,而不是产生子shell

 4)sh<script-name 或者 cat script-name|sh

2.6.3基本规范

1)shell脚本第一行是指定脚本解释器 #!/bin/bash

2)shell甲苯开头加入版本等信息

3)尽量不使用中文

4)脚本命名应以 .sh 为扩展名

5)脚本应存在固定的路径下

代码书写习惯

1)成对符号一次输入 if while for 

2)代码缩进

3)中括号两端至少有一个空格

3)引号:强引用使用单引号(所见即所得);命令的引用使用反引号(都为英文状态)

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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