21、编程实用脚本示例解析

编程实用脚本示例解析

在编程学习中,示例是至关重要的组成部分,它能帮助我们更好地理解和掌握编程概念。本文将介绍几个实用的脚本示例,包括目录加密、文件传输以及未读新闻提醒等功能。

1. 目录加密脚本

在 UNIX 系统中, crypt 命令可用于加密单个文件,但如果要同时加密多个文件,由于它需要交互式输入密码,使用起来会比较麻烦。下面的 cryptdir 脚本可以对目录中的所有文件进行加密或解密操作。

#!/usr/local/bin/expect --
# encrypt/decrypt an entire directory 
# optional arg is dirname, else cwd 
if {[llength $argv] > 0} { 
    cd $argv 
}
# encrypt or decrypt? 
set decrypt [regexp "decrypt" $argv0] 

set timeout -1 
stty -echo 
send "Password:" 
expect -re "(.*)\n" 
send "\n" 
set passwd $expect_out(1,string) 

# wouldn't want to encrypt files with mistyped password! 
if ! $decrypt { 
    send "Again:" 
    expect -re "(.*) \n" 
    send "\n" 
    if ! [string match $passwd 
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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