6、深入探索Linux命令行与文件系统操作

深入探索Linux命令行与文件系统操作

1. Linux命令行基础

在Linux系统中,GNU bash shell是常用的命令行接口,但系统也支持如dash和tcsh等其他shell。例如,在 /etc/passwd 文件示例中,用户 christine 的默认shell程序被设置为 /bin/bash ,这意味着当 christine 登录Linux系统时,bash shell程序会自动启动。

不过,是否能看到shell命令行界面(CLI)取决于登录方式。如果通过虚拟控制台终端登录,会自动显示CLI提示符,可直接输入shell命令;若通过图形桌面环境登录,则需启动图形终端模拟器来访问shell CLI提示符。

1.1 使用shell提示符

启动终端模拟程序或登录到Linux虚拟控制台后,就能看到shell CLI提示符。这是与shell交互的入口,可在此输入shell命令。

bash shell的默认提示符符号是美元符号($),表示shell正在等待输入。不同Linux发行版的提示符格式有所不同,例如在Ubuntu系统中,提示符可能是 christine@server01:~$ ;在CentOS系统中,可能是 [christine@server01 ~]$

提示符不仅是访问shell的入口,还能提供有用信息,如当前用户ID和系统名称。对于新手来说,在提示符后输入shell命令后,需按Enter键让shell执行该命令。而且,shel

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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