31、Shell编程:变量、函数与设计方法深入解析

Shell编程:变量、函数与设计方法深入解析

1. 变量与常量

在Shell编程里,变量和常量是基础且重要的概念。Shell提供了一种方式来确保常量的不可变性,可使用 declare 内置命令并搭配 -r (只读)选项。例如:

declare -r TITLE="Page Title"

这样,后续若再尝试给 TITLE 赋值,Shell会阻止该操作。不过,此特性在正式脚本中才会被用到。

变量赋值的方式是 variable=value ,这里 variable 是变量名, value 是字符串。和其他编程语言不同,Shell对赋给变量的数据类型并不关注,都将其视为字符串。若要强制让Shell把赋值限制为整数,可使用 declare 命令加上 -i 选项,但这和设置变量为只读一样,很少被用到。

赋值时,变量名、等号和值之间不能有空格。值可以是任何能扩展成字符串的内容,示例如下:

a=z           # 将字符串 "z" 赋给变量 a
b="a string"  # 包含空格的值需用引号括起来
c="a string and $b"  # 可将其他扩展(如变量)用于赋值
d=$(ls -l foo.txt)  # 命令的执行结果
e=$((5 * 7)
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值