Shell中的数组及相关操作

Shell支持一维数组,不支持二维数组。

数字的定义:数组定义要用括号括起来,数组元素之间用空格分割

var2=(1 2 3 4 5 6var3=(a[1]=2 a[2]=3
使用下标获取元素的值
${arr[index]}
${arr[1]]}
使用@或者*获取所有元素的值
${arr[*]}
${arr[#]}
获取数组的长度或者个数
${#arr[*]}
${#arr[#]}
获取元素长度
${#arr[index]}

数组的拼接

所谓 Shell 数组拼接(数组合并),就是将两个数组连接成一个数组
array_new=(${arr1[*]} ${arr2[@]} ...)
array_new=(${arr1[*]} ${arr2[@]} ...)
数组的删除
unset array_name[index]
unset array_name
遍历对数组元素单独输出并求和

array=(1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)
for i in "${array[@]}"
do
    echo $i
done
for i in "${array[@]}"
do
   sum=$((sum+i))      #$((a+b)) 将a和b作为数字运算完赋值;当作算术表达式来处理,并执行该表达式           
done
重要:$((a))#$((a+b)) 将a和b作为数字运算完赋值;当作算术表达式来处理,并执行该表达式
内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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