Linux学习日记--基础命令(10)--文件查找

本文详细介绍了Linux系统中的文件查找工具locate和find的区别、工作特点、语法及使用技巧,帮助用户高效地在文件系统中定位所需文件。

文件查找:

文件查找:locate, find
        非实时查找(数据库查找):locate
        实时查找:find

    locate:

        依赖于事先构建的索引;索引的构建是在系统较为空闲时自动进行(周期性任务);手动更新数据库(updatedb);

        索引构建过程需要遍历整个根文件系统,极消耗资源;

        工作特点:
            查找速度快;
            模糊查找;
            非实时查找;

        locate KEYWORD


    find:
        实时查找工具,通过遍历指定路径下的文件系统完成文件查找;

        工作特点:
            查找速度略慢;
            精确查找;
            实时查找;

        语法:
            find [OPTION]... [查找路径] [查找条件] [处理动作]
                查找路径:指定具体目标路径;默认为当前目录;
                查找条件:指定的查找标准,可以文件名、大小、类型、权限等标准进行;默认为找出指定路径下的所有文件;
                处理动作:对符合条件的文件做什么操作;默认输出至屏幕;

                查找条件:
                    根据文件名查找:

                        -name "文件名称":支持使用glob
                            *, ?, [], [^]
                        -iname "文件名称":不区分字母大小写

                        -regex "PATTERN":以PATTERN匹配整个文件路径字符串,而不仅仅是文件名称;

                    根据属主、属组查找:
                        -user USERNAME:查找属主为指定用户的文件;
                        group GRPNAME: 查找属组为指定组的文件;

                        -uid UserID:查找属主为指定的UID号的文件;
                        -gid GroupID:查找属组为指定的GID号的文件;

                        -nouser:查找没有属主的文件;
                        -nogroup:查找没有属组的文件;

                    根据文件类型查找:
                        -type TYPE:
                            f: 普通文件
                            d: 目录文件
                            l: 符号链接文件
                            s:套接字文件
                            b: 块设备文件
                            c: 字符设备文件
                            p: 管道文件

                    组合条件:
                        与:-a
                        或:-o
                        非:-not, !

                        !A -a !B = !(A -o B)
                        !A -o !B = !(A -a B)

                     根据文件大小来查找:
                        -size [+|-]#UNIT
                            常用单位:k, M, G

                            #UNIT: (#-1, #]
                            -#UNIT:[0,#-1]
                            +#UNIT:(#,oo)

                    根据时间戳:
                        以“天”为单位;
                            -atime [+|-]#,  
                                #: [#,#+1)
                                +#: [#+1,oo]
                                -#: [0,#)
                            -mtime
                            -ctime

                        以“分钟”为单位:

                            -amin
                            -mmin
                            -cmin

                    根据权限查找:

                        -perm [/|-]MODE
                            MODE: 精确权限匹配
                            /MODE:任何一类(u,g,o)对象的权限中只要能一位匹配即可;
                            -MODE:每一类对象都必须同时拥有为其指定的权限标准;


       处理动作:
                    -print:默认的处理动作,显示至屏幕;
                    -ls:类似于对查找到的文件执行“ls -l”命令;
                    -delete:删除查找到的文件;
                    -fls /path/to/somefile:查找到的所有文件的长格式信息保存至指定文件中;
                    -ok COMMAND {} \; 对查找到的每个文件执行由COMMAND指定的命令;
                        对于每个文件执行命令之前,都会交互式要求用户确认;
                    -exec COMMAND {} \; 对查找到的每个文件执行由COMMAND指定的命令;
                        {}: 用于引用查找到的文件名称自身;

                    注意:find传递查找到的文件至后面指定的命令时,查找到所有符合条件的文件一次性传递给后面的命令;
                    有些命令不能接受过多参数,此时命令执行可能会失败;另一种方式可规避此问题:
                        find | xargs COMMAND

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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