16、Linux中find命令的高级用法详解

Linux中find命令的高级用法详解

在Linux系统里, find 命令是一个强大且实用的工具,它可以根据各种条件来查找文件。下面我们就来详细了解 find 命令的多种使用方法。

搜索结果与路径格式

find 命令的搜索结果格式取决于所搜索的路径。若使用相对路径进行搜索,结果会以相对路径呈现;若使用绝对路径(以 / 开头),结果则会是绝对路径。例如:

$ find / -name “*Shaggs*”
/music/Outsider/Shaggs
/music/Outsider/Shaggs/Gimme_Dat_Ting_(Live).mp3
/music/Outsider/Shaggs/My_Pal_Foot_Foot.ogg
/music/Outsider/Shaggs/I_Love.mp3
/music/Outsider/Shaggs/Things_I_Wonder.ogg

记住这个原则,后续会发现它在很多场景下都很有用。

按所有者查找文件

除了按文件名查找文件,还能按文件所有者进行查找。若要查找音乐驱动器上由 scott 拥有的文件,可以使用 find 命令搭配 -user 选项,后面跟上用户名(也可以是用户编号,可在 /etc/passwd 中找到):


                
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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