36、Linux 文件同步与共享实用指南

Linux 文件同步与共享实用指南

1. rsync 命令详解

1.1 基本同步与验证

rsync 是一个强大的文件同步工具。初次运行 rsync 后,使用 rsync -v 再次运行,若两端文件集存在且修改日期相同,传输列表将不会显示任何文件。当源端和目标端文件不同时,rsync 会传输源文件并覆盖远程端的文件。不过,默认行为可能不够完善,以下是一些实用选项:
- --checksum (缩写: -c ):计算文件的校验和(几乎唯一的签名)以确定文件是否相同。此选项在传输过程中会消耗少量 I/O 和 CPU 资源,但处理敏感数据或大小通常一致的文件时,这是必需的。
- --ignore-existing :不覆盖目标端已有的文件。
- --backup (缩写: -b ):不覆盖目标端的现有文件,而是在传输新文件之前,通过在现有文件名后添加 ~ 后缀来重命名这些文件。
- --suffix=s :将 --backup 使用的后缀从 ~ 更改为 s
- --update (缩写: -u ):不覆盖目标端日期比源端对应文件更新的文件。

1.2 输出模式与统计信息

默认情况下,rsync 安静运行,仅在出现问题时输出信息

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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