23、UNIX文本处理中的图形与特效技巧

UNIX文本处理中的图形与特效技巧

在UNIX文本处理中,我们可以通过一系列的操作和命令来实现各种图形和特效,让文本输出更加丰富和专业。下面将详细介绍这些技巧。

自定义盒子的尺寸与绘制

由于屏幕具有固定的宽高比,我们不希望盒子的大小与它所包含的文本成比例。因此,我们为宏的用户提供了设置盒子宽度和高度的能力。如果未指定参数,则会提供默认值。

在关闭宏时,由于盒子大小是固定的,需要进行一些额外的步骤。首先,必须从指定的盒子宽度和高度中减去绘制曲线所使用的距离,以便用户获得预期的尺寸。其次,因为盒子是从左下角开始向上绘制的,所以在开始绘制之前,必须确保左下角的位置正确。为了实现这一点,需要再次使用转移(diversion)。我们测量转移的高度,然后添加足够的额外空间( .sp + (\\n(BHu - \\n(dnu)) ),使绘制的起点足够低,这样盒子就不会覆盖在调用 SS 之前的文本上。

默认情况下,我们还将屏幕居中,并在盒子的上方和下方添加半行的垂直间距。

直接与打印机通信

根据所使用的输出设备和后处理器,我们可以直接向打印机发送专门的控制命令。例如,可以将光栅图形图像(如在苹果Macintosh上使用MacPaint创建的文件)直接嵌入到输出中。或者,如果使用的是PostScript驱动的打印机,可以集成使用MacDraw完成的图形,或者发出PostScript命令在文本上打印灰色屏幕。

这些功能由两个请求 \! .cf 提供。 \! 请求是透

Kriging_NSGA3_Topsis克里金预测模型做代理模型多目标遗传3代结合熵权法反求最佳因变量及自变量(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于克里金(Kriging)代理模型、多目标遗传算法NSGA-III和TOPSIS决策方法相结合的技术路线,用于反求最优的因变量及对应的自变量组合。该方法首先利用克里金模型对复杂系统进行近似建模,降低计算成本;随后通过NSGA-III算法进行三代多目标优化,获得帕累托前沿解集;最后结合熵权法确定各目标权重,并使用TOPSIS方法从解集中筛选出最接近理想解的最佳方案。整个流程在Matlab平台上实现,适用于工程优化中高耗时仿真模型的替代多目标折衷分析。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事工程优化设计的工程师;熟悉代理模型、遗传算法多属性决策方法的学习者优先。; 使用场景及目标:①解决计算昂贵的多目标优化问题,如结构设计、能源系统参数优化等;②掌握克里金代理模型构建、NSGA-III算法应用及熵权-TOPSIS集成决策的全流程实现;③复现高水平学术论文中的优化方法,提升科研创新能力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐步调试运行,理解每一步的数据流向算法逻辑,重点关注代理模型精度验证、NSGA-III参数设置及熵权法权重计算过程,以实现对整体方法的深入掌握灵活应用。
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