linux

1 文件权限:

-rwxrw-r‐-1 root root 1213 Feb 2 09:39 abc

 

- 10个字符确定不同用户能对文件干什么

- 第一个字符代表文件(-)、目录(d),链接(l)

- 其余字符每3个一组(rwx),读(r)、写(w)、执行(x)

- 第一组rwx:文件所有者的权限是读、写和执行

- 第二组rw-:与文件所有者同一组的用户的权限是读、写但不能执行

- 第三组r--:不与文件所有者同组的其他用户的权限是读不能写和执行

也可用数字表示为:r=4,w=2,x=1  因此rwx=4+2+1=7

- 1 表示连接的文件数

- root 表示用户

- root表示用户所在的组

- 1213 表示文件大小(字节)

- Feb 2 09:39 表示最后修改日期

- abc 表示文件名

 

 

 

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

1)ls –a 显示当前目录中的所有文件,包含隐藏文件

2)ls –l 显示文件及其详细信息列表形式不包含隐藏文件

3)ls –lh 显示文件及其详细信息,显示大小信息

4)ls –all 显示文件及其详细信息,包含隐藏文件

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

 

默认色代表普通文件。例:install.log

绿色代表可执行文件。例:rc.news

红色代表tar包文件。    例:vim-7.1.tar.bz2

      蓝色代表目录文件。   例:aa

      水红代表图象文件。   例:Sunset.jpg

      青色代表链接文件。   例:rc4.d  (此类文件相当于快捷方式)

      黄色代表设备文件。   例:fd0

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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