Linux学习笔记之基本的操作命令

本文概述了Linux文件系统的目录结构及文件类型,并详细介绍了常用Linux命令的应用场景,包括文件操作、进程管理、系统监控等,适用于初学者快速入门。

1、文件系统

目录结构   

 文件类型(-普通文件,d目录文件,l链接文件,p管道文件,c,b设备文件,s套接字文件)

文件权限: chomd u+x my.sh(r:4 w:2 x:1 _:0)

                      Chomd 742 my.sh (属主 属组 其他用户)

2、命令

       文件:cp rm mv mkdir rmdir(删除空文件夹)

                     vi/vim 文件编辑

                     tail查看日志

                     cat查看文件 合并文件(cat>file 直接写)(cat file1 file2>file 将两个文件合并)

                     more分屏显示查看(more可与其他命令结合使用)

                    less(反复查看) head(只查看头部的几行)find()grep()aw()sed()wc(统计)

                    tar    gzip(打包压缩)

                   ctrl+c:终止进程(只结束前台进程) ctrl+d停止输入 ctrl+z:终止进程

      进程:ps kill pkill(结束一类进程)  &  jobs(查看后台运行进程状态)

      管理:useradd  userdel  password  shutdown  init(0关机 6重启)  reboot  halt

       监测:top(top+f+用*选定(大写表示选定)+回车)

                 taskset –p pid(指定进程在哪个cpu上运行)

                netstat(显示网络相关信息 查看端口号 查看发送接收缓冲区状态)

                tcpdump(抓包)strace(跟随系统调用) ltrace(跟踪库函数)

vmstat(系统中各种资源的使用情况)mpstat(实时监测多处理器系统/cpu情况)ifstat(网络流量监测工具)free(查看内存使用情况)

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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