linux 常见命令收藏

本文汇总了一系列常用的Linux命令,包括解压tar包的各种格式、文件查找、进程管理、服务操作及权限修改等,适用于系统管理员和开发人员快速查阅。
命令用途
tar -xvf file.tar //解压 tar包
tar -xzvf file.tar.gz//解压tar.gz
tar -xjvf file.tar.bz2   //解压 tar.bz2
tar -xZvf file.tar.Z   //解压tar.Z
find . -name 'srm*'   #表示当前目录下查找文件名开头是字符串‘srm’的文件
find / -name httpd.conf  #在根目录下查找文件httpd.conf,表示在整个硬盘查找
java -jar 包名  nohup java -jar xxxx.jar & 运行 jar包
1. 命令模式下,输入:/字符串 
  
比如搜索user, 输入/user 
  
按下回车之后,可以看到vim已经把光标移动到该字符处和高亮了匹配的字符串 
  
  
  
2. 查看下一个匹配,按下n(小写n) 
  
  
  
3. 跳转到上一个匹配,按下N(大写N) 
  
  
  
4. 搜索后,我们打开别的文件,发现也被高亮了,怎么关闭高亮? 
  
       命令模式下,输入:nohlsearch  也可以:set nohlsearch; 当然,可以简写,noh或者set noh。 
ps aux  
 ps -ef | grep  nginx 
kill -9  5522   强制杀进程 
nginx -s reload 
/sbin/service crond start    //启动服务 
/sbin/service crond stop     //关闭服务 
/sbin/service crond restart  //重启服务 
/sbin/service crond reload   //重新载入配置 
/sbin/service crond status   //查看服务状态  
chmod -R 777 /dir 
如果命令 which 和whereis 都找不到安装目录,可使用以下办法

   ps -ef|grep redis

得到了进程号 xxxx

 然后 ls -l /proc/xxxx/cwd
 
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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