16、Linux 文件归档、压缩与加密工具全解析

Linux 文件归档、压缩与加密工具全解析

在 Linux 系统中,文件的归档、压缩以及加密是日常操作中非常重要的部分。合理运用这些工具可以帮助我们更高效地管理文件,节省存储空间,同时保护数据的安全。下面将详细介绍一些常用的工具及其使用方法。

1. 排除版本控制目录

在分发源代码时,我们通常使用 tarball。大多数源代码使用版本控制系统(如 Subversion、Git、Mercurial、CVS 等)进行维护。受版本控制的代码目录会包含用于管理版本的特殊目录,如 .svn .git 。但这些目录对于代码本身并非必需,因此应从源代码的 tarball 中排除。
使用 tar 命令时,可通过 --exclude-vcs 选项来排除与版本控制相关的文件和目录。示例如下:

$ tar --exclude-vcs -czvvf source_code.tar.gz eye_of_gnome_svn
2. 打印总字节数

有时,我们需要打印复制到存档中的总字节数。可以使用 --totals 选项在归档后打印总字节数,示例如下:

$ tar -cf arc.tar * --exclude "*.txt" --totals
Total bytes written: 20480 (20KiB, 12MiB/s)
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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