shell学习笔记

最新推荐文章于 2024-07-05 15:42:15 发布
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#ssh

shell脚本文件开头需指定当前的解释脚本
#!/bin/bsah

指定变量
a=1
echo 数据命令
使用变量$a
废弃变量 unset a (废弃后再输出的话为空，不会报错)

Shell学习笔记
04-28
本文档《Shell学习笔记》详细介绍了Shell脚本编写的基础知识和一些高级技巧，包含了多个主题，例如终端操作、环境变量使用、数学运算、文件描述符、数组和关联数组、别名使用、终端信息获取、日期和时间处理、脚本...
Shell学习笔记_尚硅谷
Java全栈开发者
09-12 5038
常用系统变量​HOMEHOME、HOMEPWD、SHELLSHELL、SHELLUSER(1)查看系统变量的值echo $HOMEenv set # 包含所有系统自定义和用户自定义的变量 printenv $USER printenv USER（1）基本语法定义变量：变量名=变量，注意，= 前后不能有空格撤销变量：usset变量名声明静态变量：readonly变量，注意：不能unset（2）变量定义规则。
尚硅谷Shell学习笔记
qq_46541289的博客
07-20 1996
Shell是一个命令行解释器，它接收应用程序/用户命令，然后调用操作系统内核Shell还是一个功能相当强大的编程语言，易编写、易调试、灵活性强基本语法
shell学习笔记1
qq_62892492的博客
07-05 239
yunsuan.sh文件。
Shell 学习笔记
zhanfeng312153的博客
12-27 311
Shell脚本学习笔记
Shell脚本学习笔记一
DayDayUp的博客
05-27 1042
当命令或者程序语句写在文件中，我们执行文件，读取其中的代码，这个程序文件就称之为shell脚本。在shell脚本里定义多条linux命令以及循环控制语句，然后将这些Linux命令一次性执行完毕，执行脚本文件的方式称之为，非交互式方式。windows系统中shell脚本：以".bat"结尾的批处理脚本文件。Linux系统中shell脚本：以".sh"结尾的脚本文件。shell脚本规则。
Linux之Shell学习笔记
二木成林
06-03 823
Linux之Shell学习笔记
bash shell 学习笔记
浅墨的博客
04-16 765
bash shell 简介 Bourne Again Shell的简称，是从unix系统中的sh发展而来，是用户和linux内核交互的工具，用户通过bash操作内核完成系统的使用和管理。 /bin/sh /bin/bash（默认的shell） /bin/ksh（源自贝尔实验室，兼容bash）。 /bin/tcsh （整合C shell ，功能更为强大）。 /bin/csh （已经被tcsh取代） ...
Shell 学习笔记 - 导读 + 变量定义
z339521的博客
06-16 1095
程序是在内存中运行的。在程序运行过程中，内存空间内的某些值是变化的，这个内存空间就称为变量。为了便于操作，可以对这个空间进行命名，这个名称就是变量名。简单来说，变量就是用一个特定的字符串去表示不固定的内容，变量的名称必须是合法的标识符。内存空间内的值就是变量值，在声明变量时可以不赋值，也可以直接赋给初值。变量其实就是用来放置数值等内容的 “盒子”，想要使用这个可以存放数值等内容的魔法盒，就必须遵循一定的规则，首先需要提前进行如下定义。变量名 = 变量值在Shell。
Linuxshell学习笔记Shell脚本常用命令中文版最新版本
12-07
本平台精心编撰了一份涵盖Linux shell学习要点及基础命令的笔记，旨在为学习者提供一个全面的资源库。该笔记不仅囊括了Linux操作系统中常用的操作命令、命令行编辑的快捷键技巧，还详细介绍了shell的基本命令和相关...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
Unix Shell学习笔记：命令解析与正则表达式
"这是一份详细的《Unix Shell实例精解》学习笔记，涵盖了Unix Shell的基础知识，包括定义、主要功能以及常用的shell命令。此外，笔记还深入介绍了UNIX工具箱中的正则表达式及其元字符的使用。" 在Unix系统中，Shell...
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